reddit_disentanglement

Uyarı: Manuel indirme gerekli. Aşağıdaki talimatlara bakın.

• Açıklama :

Bu veri kümesi, reddit'ten ~3 milyon mesaj içeriyor. Her mesaj meta verilerle etiketlenir. Görev, karşılık gelen dizideki üst mesajının kimliğini tahmin etmektir. Her kayıt, bir diziden gelen mesajların bir listesini içerir. Yinelenen ve bozuk kayıtlar veri kümesinden kaldırılır.

Özellikler:

• kimlik - mesaj kimliği
• metin - mesaj metni
• yazar - mesaj yazarı
• creator_utc - mesaj UTC zaman damgası
• link_id - yorumun ilgili olduğu gönderinin kimliği

Hedef:

• parent_id - geçerli ileti dizisindeki ana iletinin kimliği

• Ana Sayfa : https://github.com/henghuiz/MaskedHierarchicalTransformer

• Kaynak kodu : tfds.datasets.reddit_disentanglement.Builder

• sürümler :

  • 2.0.0 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• İndirme boyutu : Unknown size

• Veri kümesi boyutu : Unknown size

• Manuel indirme talimatları : Bu veri kümesi, kaynak verileri manuel olarak download_config.manual_dir içine download_config.manual_dir gerektirir (varsayılan olarak ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  https://github.com/henghuiz/MaskedHierarchicalTransformer'ı indirin, raw_data.zip dosyasını açın ve reddit api kimlik bilgilerinizle create_dataset.py dosyasını çalıştırın. Ardından, çıktı dizininden train.csv, val.csv ve test.csv'yi manual klasörüne koyun.

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Bilinmiyor

• bölmeler :

Bölmek	örnekler

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'thread': Sequence({
        'author': Text(shape=(), dtype=string),
        'created_utc': Text(shape=(), dtype=string),
        'id': Text(shape=(), dtype=string),
        'link_id': Text(shape=(), dtype=string),
        'parent_id': Text(shape=(), dtype=string),
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
})

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Açıklama
	ÖzelliklerDict
iplik	Sıra
konu/yazar	Metin		sicim
iş parçacığı/created_utc	Metin		sicim
konu/kimlik	Metin		sicim
iş parçacığı/bağlantı_kimliği	Metin		sicim
iş parçacığı/ebeveyn_kimliği	Metin		sicim
konu/metin	Metin		sicim

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): None

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ): Eksik.

• Alıntı :

@article{zhu2019did,
  title={Who did They Respond to? Conversation Structure Modeling using Masked Hierarchical Transformer},
  author={Zhu, Henghui and Nan, Feng and Wang, Zhiguo and Nallapati, Ramesh and Xiang, Bing},
  journal={arXiv preprint arXiv:1911.10666},
  year={2019}
}