bilim

• Açıklama :

Bu, akademik makalelerdeki alıntı amaçlarını sınıflandırmak için bir veri kümesidir. Her Json nesnesi için ana alıntı amacı etiketi, etiket anahtarıyla belirtilirken, alıntı bağlamı bir bağlam anahtarıyla belirtilir. Örnek vermek:

{
 'string': 'In chacma baboons, male-infant relationships can be linked to both
    formation of friendships and paternity success [30,31].'
 'sectionName': 'Introduction',
 'label': 'background',
 'citingPaperId': '7a6b2d4b405439',
 'citedPaperId': '9d1abadc55b5e0',
 ...
 }

Semantic Scholar API ( https://api.semanticscholar.org/ ) ile sağlanan makale kimliklerini kullanarak makale hakkındaki tüm bilgileri edinebilirsiniz.

Etiketler şunlardır: Yöntem, Arka Plan, Sonuç

• Ek Belgeler : Belgeleri Keşfedin

• Anasayfa : https://github.com/allenai/scicite

• Kaynak kodu : tfds.datasets.scicite.Builder

• sürümler :

  • 1.0.0 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• İndirme boyutu : 22.12 MiB

• Veri kümesi boyutu : 7.26 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

Bölmek	örnekler
'test'	1.859
'train'	8.194
'validation'	916

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'citeEnd': int64,
    'citeStart': int64,
    'citedPaperId': Text(shape=(), dtype=string),
    'citingPaperId': Text(shape=(), dtype=string),
    'excerpt_index': int32,
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'isKeyCitation': bool,
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'label2': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'label2_confidence': float32,
    'label_confidence': float32,
    'sectionName': Text(shape=(), dtype=string),
    'source': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=7),
    'string': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Açıklama
	ÖzelliklerDict
alıntıSonu	tensör		int64
alıntı Başlat	tensör		int64
alıntılananKağıtKimliği	Metin		sicim
alıntıKağıtKimliği	Metin		sicim
alıntı_index	tensör		int32
İD	Metin		sicim
isKeyCitation	tensör		bool
etiket	SınıfEtiketi		int64
etiket2	SınıfEtiketi		int64
etiket2_güven	tensör		şamandıra32
etiket_güveni	tensör		şamandıra32
Bölüm adı	Metin		sicim
kaynak	SınıfEtiketi		int64
sicim	Metin		sicim

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): ('string', 'label')

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@InProceedings{Cohan2019Structural,
  author={Arman Cohan and Waleed Ammar and Madeleine Van Zuylen and Field Cady},
  title={Structural Scaffolds for Citation Intent Classification in Scientific Publications},
  booktitle="NAACL",
  year="2019"
}