رديت

• الوصف :

تحتوي هذه المجموعة على مشاركات مُعالجة مسبقًا من مجموعة بيانات Reddit. تتكون مجموعة البيانات من 3848330 منشورًا بمتوسط ​​طول 270 كلمة للمحتوى و 28 كلمة للملخص.

تتضمن الميزات سلاسل: المؤلف ، الجسم ، الجسم الطبيعي ، المحتوى ، الملخص ، subreddit ، subreddit_id. يتم استخدام المحتوى كمستند ويتم استخدام الملخص كملخص.

• وثائق إضافية : استكشف في الأوراق باستخدام الرمز

• الصفحة الرئيسية : https://github.com/webis-de/webis-tldr-17-corpus

• كود المصدر : tfds.datasets.reddit.Builder

• إصدارات :

  • 1.0.0 (افتراضي): لا توجد ملاحظات حول الإصدار.

• حجم التحميل : 2.93 GiB

• حجم مجموعة البيانات : 18.09 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا

• الانقسامات :

انشق، مزق	أمثلة
'train'	3،848،330

• هيكل الميزة :

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

• وثائق الميزة :

ميزة	فصل	شكل	نوع	وصف
	الميزات
مؤلف	موتر		سلسلة
الجسم	موتر		سلسلة
المحتوى	موتر		سلسلة
هوية شخصية	موتر		سلسلة
تطبيع الجسم	موتر		سلسلة
subreddit	موتر		سلسلة
subreddit_id	موتر		سلسلة
ملخص	موتر		سلسلة

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع المستند as_supervised ): ('content', 'summary')

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@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.",
}