reddit

  • opis :

Ten korpus zawiera wstępnie przetworzone posty z zestawu danych Reddit. Zbiór danych składa się z 3 848 330 postów o średniej długości 270 słów dla treści i 28 słów dla podsumowania.

Funkcje obejmują ciągi znaków: autor, treść, znormalizowane ciało, treść, podsumowanie, subreddit, subreddit_id. Treść jest używana jako dokument, a podsumowanie jako podsumowanie.

Podział Przykłady
'train' 3 848 330
  • Struktura funkcji :
FeaturesDict({
    'author': string,
    'body': string,
    'content': string,
    'id': string,
    'normalizedBody': string,
    'subreddit': string,
    'subreddit_id': string,
    'summary': string,
})
  • Dokumentacja funkcji :
Funkcja Klasa Kształtować się Typ D Opis
FunkcjeDict
autor Napinacz strunowy
ciało Napinacz strunowy
treść Napinacz strunowy
ID Napinacz strunowy
znormalizowane ciało Napinacz strunowy
subreddit Napinacz strunowy
subreddit_id Napinacz strunowy
Podsumowanie Napinacz strunowy
  • Cytat :
@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.",
}