movie_rationales

  • Mô tả:

Tập dữ liệu cơ sở lý luận của phim chứa các lý do có chú thích của con người cho các bài đánh giá phim.

Tách ra Các ví dụ
'test' 199
'train' 1.600
'validation' 200
  • Các tính năng:
FeaturesDict({
    'evidences': Sequence(Text(shape=(), dtype=tf.string)),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
    'review': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • Trích dẫn:
@unpublished{eraser2019,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}
}