movie_rationales

Descrição :

O conjunto de dados da justificativa do filme contém justificativas anotadas por humanos para resenhas de filmes.

Homepage : http://www.cs.jhu.edu/~ozaidan/rationales/
Código -fonte: tfds.text.MovieRationales
Versões :
- 0.1.0 (padrão): sem notas de versão.
Tamanho do download : 3.72 MiB
Tamanho do conjunto de dados : 8.37 MiB
Cache automático ( documentação ): Sim
Divisões :

Dividir	Exemplos
`'test'`	199
`'train'`	1.600
`'validation'`	200

Estrutura de recursos :

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

Documentação do recurso:

Característica	Classe	Forma	Tipo D
	RecursosDict
evidências	Sequência (Texto)	(Nenhum,)	corda
etiqueta	ClassLabel		int64
Reveja	Texto		corda

Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None
Figura ( tfds.show_examples ): Não suportado.
Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

Citação :

@unpublished{eraser2019,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}
}