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• 설명 :

이 데이터 세트에는 PG-19 언어 모델링 벤치마크가 포함되어 있습니다. 여기에는 1919년 이전에 출판된 Project Gutenberg 책 프로젝트( https://www.gutenberg.org )에서 추출한 일련의 책이 포함됩니다. 또한 책 제목 및 출판 날짜의 메타데이터도 포함됩니다. PG-19는 Billion Word 벤치마크 크기의 두 배 이상이며 WikiText 장거리 언어 모델링 벤치마크보다 평균적으로 20배 더 긴 문서를 포함합니다.

책은 기차, 검증 및 테스트 세트로 분할됩니다. 책 메타데이터는 (book_id, short_book_title, publication_date, book_link)를 포함하는 metadata.csv에 저장됩니다.

• 추가 문서 : 코드가 있는 논문에서 탐색

• 홈페이지 : https://github.com/deepmind/pg19

• 소스 코드 : tfds.datasets.pg19.Builder

• 버전 :

  • 0.1.1 (기본값): 릴리스 정보가 없습니다.

• 다운로드 크기 : Unknown size

• 데이터세트 크기 : 10.94 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

나뉘다	예
'test'	100
'train'	28,602
'validation'	50

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'book_id': int32,
    'book_link': string,
    'book_text': Text(shape=(), dtype=string),
    'book_title': string,
    'publication_date': string,
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
book_id	텐서		int32
책_링크	텐서		끈
책_텍스트	텍스트		끈
책 제목	텐서		끈
발행일	텐서		끈

• 감독된 키 ( as_supervised 문서 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@article{raecompressive2019,
author = {Rae, Jack W and Potapenko, Anna and Jayakumar, Siddhant M and
          Hillier, Chloe and Lillicrap, Timothy P},
title = {Compressive Transformers for Long-Range Sequence Modelling},
journal = {arXiv preprint},
url = {https://arxiv.org/abs/1911.05507},
year = {2019},
}