reddit

• Açıklama :

Bu korpus, Reddit veri kümesinden önceden işlenmiş gönderiler içerir. Veri seti, içerik için ortalama 270 kelime ve özet için 28 kelime olmak üzere 3.848.330 gönderiden oluşmaktadır.

Özellikler dizileri içerir: yazar, gövde, normalleştirilmişBody, içerik, özet, alt dizin, alt dizin_kimliği. Belge olarak içerik, özet olarak özet kullanılır.

• Ek Belgeler : Belgeleri Keşfedin

• Ana Sayfa : https://github.com/webis-de/webis-tldr-17-corpus

• Kaynak kodu : tfds.datasets.reddit.Builder

• sürümler :

  • 1.0.0 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• İndirme boyutu : 2.93 GiB

• Veri kümesi boyutu : 18.09 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• bölmeler :

Bölmek	örnekler
'train'	3.848.330

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Açıklama
	ÖzelliklerDict
yazar	tensör		sicim
gövde	tensör		sicim
içerik	tensör		sicim
İD	tensör		sicim
normalleştirilmişBody	tensör		sicim
alt düzenleme	tensör		sicim
subreddit_id	tensör		sicim
özet	tensör		sicim

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): ('content', 'summary')

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@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.",
}