reddit

  • Mô tả:

Kho tài liệu này chứa các bài đăng được xử lý trước từ tập dữ liệu Reddit. Tập dữ liệu bao gồm 3.848.330 bài đăng với độ dài trung bình 270 từ cho nội dung và 28 từ cho phần tóm tắt.

Các tính năng bao gồm các chuỗi: tác giả, nội dung, normalizedBody, nội dung, tóm tắt, subreddit, subreddit_id. Nội dung được sử dụng làm tài liệu và bản tóm tắt được sử dụng làm bản tóm tắt.

Tách ra Các ví dụ
'train' 3.848.330
  • Các tính năng:
FeaturesDict({
    'author': tf.string,
    'body': tf.string,
    'content': tf.string,
    'id': tf.string,
    'normalizedBody': tf.string,
    'subreddit': tf.string,
    'subreddit_id': tf.string,
    'summary': tf.string,
})
  • Trích dẫn:
@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.",
}