Reddit

• Descripción :

Este corpus contiene publicaciones preprocesadas del conjunto de datos de Reddit. El conjunto de datos consta de 3.848.330 publicaciones con una longitud promedio de 270 palabras para el contenido y 28 palabras para el resumen.

Las características incluyen cadenas: autor, cuerpo, cuerpo normalizado, contenido, resumen, subreddit, subreddit_id. El contenido se usa como documento y el resumen se usa como resumen.

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code

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

• Código fuente : tfds.datasets.reddit.Builder

• Versiones :

  • 1.0.0 (predeterminado): Sin notas de la versión.

• Tamaño de descarga : 2.93 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 18.09 GiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Divisiones :

Separar	Ejemplos
'train'	3,848,330

• Estructura de características :

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

• Documentación de características :

Rasgo	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
autor	Tensor		cadena
cuerpo	Tensor		cadena
contenido	Tensor		cadena
identificación	Tensor		cadena
cuerpo normalizado	Tensor		cadena
subreddit	Tensor		cadena
subreddit_id	Tensor		cadena
resumen	Tensor		cadena

• Claves supervisadas (ver documento as_supervised ): ('content', 'summary')

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@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.",
}