기가워드

설명 :

약 400만 개의 기사로 구성된 Gigaword의 기사 쌍 코퍼스에서 헤드라인 생성. https://github.com/harvardnlp/sent-summary 와 동일하지만 형식이 더 나은 https://github.com/microsoft/unilm/ 에서 제공하는 'org_data'를 사용합니다.

두 가지 기능이 있습니다. - 문서: 기사. - 요약: 제목.

홈페이지 : https://github.com/harvardnlp/sent-summary
소스 코드 : tfds.summarization.Gigaword
버전 :
- 1.2.0 (기본값): 릴리스 정보가 없습니다.
다운로드 크기 : 551.61 MiB
데이터세트 크기 : 1.02 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :

나뉘다	예
`'test'`	1,951
`'train'`	3,803,957
`'validation'`	189,651

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'document': Text(shape=(), dtype=string),
    'summary': Text(shape=(), dtype=string),
})

기능 문서 :

특징	수업	D타입
	풍모Dict
문서	텍스트	끈
요약	텍스트	끈

감독된 키 ( as_supervised 문서 참조): ('document', 'summary')
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ):

인용 :

@article{graff2003english,
  title={English gigaword},
  author={Graff, David and Kong, Junbo and Chen, Ke and Maeda, Kazuaki},
  journal={Linguistic Data Consortium, Philadelphia},
  volume={4},
  number={1},
  pages={34},
  year={2003}
}

@article{Rush_2015,
   title={A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization},
   url={http://dx.doi.org/10.18653/v1/D15-1044},
   DOI={10.18653/v1/d15-1044},
   journal={Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing},
   publisher={Association for Computational Linguistics},
   author={Rush, Alexander M. and Chopra, Sumit and Weston, Jason},
   year={2015}
}