- Beschreibung:
Dies ist ein Datensatz zur Klassifizierung von Zitierabsichten in wissenschaftlichen Arbeiten. Die Hauptbezeichnung der Zitierabsicht für jedes Json-Objekt wird mit dem Label-Schlüssel angegeben, während der Zitierkontext mit einem Kontextschlüssel angegeben wird. Beispiel: { 'string': 'Bei Chacma-Pavianen können die Beziehungen zwischen Mann und Kind sowohl mit der Bildung von Freundschaften als auch mit dem Erfolg der Vaterschaft verbunden sein [30,31].' 'sectionName': 'Introduction', 'label': 'background', 'citingPaperId': '7a6b2d4b405439', 'citedPaperId': '9d1abadc55b5e0', ... } Die vollständigen Informationen zum Paper erhalten Sie über die bereitgestellten Paper-IDs mit der semantischen Scholar API ( https://api.semanticscholar.org/ ). Die Labels sind: Methode, Hintergrund, Ergebnis
Homepage: https://github.com/allenai/scicite
Quellcode:
tfds.text.Scicite
Versionen:
-
1.0.0
(Standard): Kein Release Notes.
-
Downloadgröße:
22.12 MiB
Dataset Größe:
Unknown size
Auto-cached ( Dokumentation ): Unbekannt
Splits:
Teilt | Beispiele |
---|---|
'test' | 1.859 |
'train' | 8.194 |
'validation' | 916 |
- Eigenschaften:
FeaturesDict({
'citeEnd': tf.int64,
'citeStart': tf.int64,
'citedPaperId': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'citingPaperId': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'excerpt_index': tf.int32,
'id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'isKeyCitation': tf.bool,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=3),
'label2': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=4),
'label2_confidence': tf.float32,
'label_confidence': tf.float32,
'sectionName': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'source': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=7),
'string': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
Betreute Tasten (Siehe
as_supervised
doc ):('string', 'label')
Figur ( tfds.show_examples ): nicht unterstützt.
Beispiele ( tfds.as_dataframe ):
- Zitat:
@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"
}