reddit

• Descrição :

Este corpus contém postagens pré-processadas do conjunto de dados do Reddit. O conjunto de dados consiste em 3.848.330 postagens com comprimento médio de 270 palavras para conteúdo e 28 palavras para o resumo.

Os recursos incluem strings: autor, corpo, normalizedBody, conteúdo, resumo, subreddit, subreddit_id. O conteúdo é usado como documento e o resumo é usado como resumo.

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code

• Página inicial : https://github.com/webis-de/webis-tldr-17-corpus

• Código -fonte: tfds.datasets.reddit.Builder

• Versões :

  • 1.0.0 (padrão): sem notas de versão.

• Tamanho do download : 2.93 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : 18.09 GiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'train'	3.848.330

• Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'author': string,
    'body': string,
    'content': string,
    'id': string,
    'normalizedBody': string,
    'subreddit': string,
    'subreddit_id': string,
    'summary': string,
})

• Documentação do recurso:

Funcionalidade	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
autor	tensor		fragmento
corpo	tensor		fragmento
contente	tensor		fragmento
Eu iria	tensor		fragmento
corpo normalizado	tensor		fragmento
subreddit	tensor		fragmento
subreddit_id	tensor		fragmento
resumo	tensor		fragmento

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): ('content', 'summary')

• Figura ( tfds.show_examples ): Não compatível.

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@inproceedings{volske-etal-2017-tl,
    title = "{TL};{DR}: Mining {R}eddit to Learn Automatic Summarization",
    author = {V{\"o}lske, Michael  and
      Potthast, Martin  and
      Syed, Shahbaz  and
      Stein, Benno},
    booktitle = "Proceedings of the Workshop on New Frontiers in Summarization",
    month = sep,
    year = "2017",
    address = "Copenhagen, Denmark",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/W17-4508",
    doi = "10.18653/v1/W17-4508",
    pages = "59--63",
    abstract = "Recent advances in automatic text summarization have used deep neural networks to generate high-quality abstractive summaries, but the performance of these models strongly depends on large amounts of suitable training data. We propose a new method for mining social media for author-provided summaries, taking advantage of the common practice of appending a {``}TL;DR{''} to long posts. A case study using a large Reddit crawl yields the Webis-TLDR-17 dataset, complementing existing corpora primarily from the news genre. Our technique is likely applicable to other social media sites and general web crawls.",
}