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.

• Dodatkowa dokumentacja : Przeglądaj dokumenty z kodem na

• Strona główna : https://github.com/webis-de/webis-tldr-17-corpus

• Kod źródłowy : tfds.datasets.reddit.Builder

• Wersje :

  • 1.0.0 (domyślnie): Brak informacji o wersji.

• Rozmiar pliku do pobrania : 2.93 GiB

• Rozmiar zestawu danych : 18.09 GiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

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

• Klucze nadzorowane (Zobacz dokument as_supervised ): ('content', 'summary')

• Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

• 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.",
}