চলচ্চিত্র_যুক্তি

• বর্ণনা :

মুভি রিভিউয়ের জন্য মানুষের টীকাযুক্ত যুক্তিগুলি মুভির যুক্তিযুক্ত ডেটাসেটে রয়েছে৷

• হোমপেজ : http://www.cs.jhu.edu/~ozaidan/rationales/

• সোর্স কোড : tfds.text.MovieRationales

• সংস্করণ :

  • 0.1.0 (ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।

• ডাউনলোড সাইজ : 3.72 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 8.37 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
'test'	199
'train'	1,600
'validation'	200

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'evidences': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'review': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
প্রমাণ	ক্রম (পাঠ্য)	(কোনটিই নয়,)	স্ট্রিং
লেবেল	ক্লাসলেবেল		int64
পুনঃমূল্যায়ন	পাঠ্য		স্ট্রিং

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@unpublished{eraser2019,
    title = {ERASER: A Benchmark to Evaluate Rationalized NLP Models},
    author = {Jay DeYoung and Sarthak Jain and Nazneen Fatema Rajani and Eric Lehman and Caiming Xiong and Richard Socher and Byron C. Wallace}
}
@InProceedings{zaidan-eisner-piatko-2008:nips,
  author    =  {Omar F. Zaidan  and  Jason Eisner  and  Christine Piatko},
  title     =  {Machine Learning with Annotator Rationales to Reduce Annotation Cost},
  booktitle =  {Proceedings of the NIPS*2008 Workshop on Cost Sensitive Learning},
  month     =  {December},
  year      =  {2008}
}