याहू_ltrc

• विवरण :

Yahoo Learning to Rank Challenge डेटासेट (जिसे "C14" भी कहा जाता है) Yahoo द्वारा जारी किया गया एक लर्निंग-टू-रैंक डेटासेट है। डेटासेट में क्वेरी-दस्तावेज़ जोड़े होते हैं जो फ़ीचर वैक्टर और संबंधित प्रासंगिकता निर्णय लेबल के रूप में दर्शाए जाते हैं।

डेटासेट में दो संस्करण होते हैं:

• सेट 1: set1 क्वेरी-दस्तावेज़ जोड़े शामिल हैं।
• सेट 2: set2 क्वेरी-दस्तावेज़ जोड़े शामिल हैं।

आप इस प्रकार निर्दिष्ट कर सकते हैं कि set1 के सेट1 या set2 संस्करण का उपयोग करना है या नहीं:

ds = tfds.load("yahoo_ltrc/set1")
ds = tfds.load("yahoo_ltrc/set2")

यदि केवल yahoo_ltrc निर्दिष्ट किया गया है, तो yahoo_ltrc/set1 विकल्प डिफ़ॉल्ट रूप से चुना जाता है:

# This is the same as `tfds.load("yahoo_ltrc/set1")`
ds = tfds.load("yahoo_ltrc")

• होमपेज : https://research.yahoo.com/datasets

• स्रोत कोड : tfds.ranking.yahoo_ltrc.YahooLTRC

• संस्करण :

  • 1.0.0 : प्रारंभिक रिलीज।
  • 1.1.0 (डिफ़ॉल्ट): क्वेरी और दस्तावेज़ पहचानकर्ता जोड़ें।

• डाउनलोड आकार : Unknown size

• मैन्युअल डाउनलोड निर्देश : इस डेटासेट के लिए आपको स्रोत डेटा को मैन्युअल रूप से download_config.manual_dir (डिफ़ॉल्ट रूप से ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ) में डाउनलोड करना होगा:
  https://research.yahoo.com/datasets पर C14 Yahoo Learning To Rank Challenge डेटासेट के लिए एक्सेस का अनुरोध करें डाउनलोड की गई डेटासेट. ltrc_yahoo.tar.bz2 dataset.tgz को manual_dir/ में रखें।

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उद्धरण :

@inproceedings{chapelle2011yahoo,
  title={Yahoo! learning to rank challenge overview},
  author={Chapelle, Olivier and Chang, Yi},
  booktitle={Proceedings of the learning to rank challenge},
  pages={1--24},
  year={2011},
  organization={PMLR}
}

yahoo_ltrc/set1 (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

• डेटासेट का आकार : 795.39 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'doc_id': Tensor(shape=(None,), dtype=int64),
    'float_features': Tensor(shape=(None, 699), dtype=float64),
    'label': Tensor(shape=(None,), dtype=float64),
    'query_id': Text(shape=(), dtype=string),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

याहू_एलटीआरसी/सेट2

• डेटासेट का आकार : 194.92 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'doc_id': Tensor(shape=(None,), dtype=int64),
    'float_features': Tensor(shape=(None, 700), dtype=float64),
    'label': Tensor(shape=(None,), dtype=float64),
    'query_id': Text(shape=(), dtype=string),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):