- توضیحات :
این مجموعه حاوی پست های از پیش پردازش شده از مجموعه داده Reddit است. مجموعه داده شامل 3848330 پست با طول متوسط 270 کلمه برای محتوا و 28 کلمه برای خلاصه است.
ویژگیها شامل رشتهها میشود: نویسنده، بدنه، بدنه عادی، محتوا، خلاصه، subreddit، subreddit_id. محتوا به عنوان سند و خلاصه به عنوان خلاصه استفاده می شود.
اسناد اضافی : کاوش در کاغذها با کد
صفحه اصلی : https://github.com/webis-de/webis-tldr-17-corpus
کد منبع :
tfds.datasets.reddit.Builder
نسخه ها :
-
1.0.0
(پیش فرض): بدون یادداشت انتشار.
-
حجم دانلود :
2.93 GiB
حجم مجموعه داده :
18.09 GiB
ذخیره خودکار ( اسناد ): خیر
تقسیم ها :
شکاف | مثال ها |
---|---|
'train' | 3,848,330 |
- ساختار ویژگی :
FeaturesDict({
'author': string,
'body': string,
'content': string,
'id': string,
'normalizedBody': string,
'subreddit': string,
'subreddit_id': string,
'summary': string,
})
- مستندات ویژگی :
ویژگی | کلاس | شکل | نوع D | شرح |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
نویسنده | تانسور | رشته | ||
بدن | تانسور | رشته | ||
محتوا | تانسور | رشته | ||
شناسه | تانسور | رشته | ||
بدن نرمال شده | تانسور | رشته | ||
subreddit | تانسور | رشته | ||
subreddit_id | تانسور | رشته | ||
خلاصه | تانسور | رشته |
کلیدهای نظارت شده (مشاهده
as_supervised
doc ):('content', 'summary')
شکل ( tfds.show_examples ): پشتیبانی نمی شود.
مثالها ( tfds.as_dataframe ):
- نقل قول :
@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.",
}