วิทยาศาสตร์_papers

  • คำอธิบาย :

ชุดข้อมูลเอกสารทางวิทยาศาสตร์ประกอบด้วยเอกสารที่มีความยาวและมีโครงสร้างสองชุด ชุดข้อมูลได้มาจากที่เก็บ ArXiv และ PubMed OpenAccess

ทั้ง "arxiv" และ "pubmed" มีสองคุณสมบัติ:

  • บทความ: เนื้อหาของเอกสาร ย่อหน้าคั่นด้วย "/n"
  • บทคัดย่อ: บทคัดย่อของเอกสาร ย่อหน้าคั่นด้วย "/n"

  • section_names: ชื่อหัวข้อ คั่นด้วย "/n"

  • เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส

  • หน้าแรก : https://github.com/armancohan/long-summarization

  • รหัสแหล่งที่มา : tfds.datasets.scientific_papers.Builder

  • รุ่น :

    • 1.1.0 : ไม่มีบันทึกประจำรุ่น
    • 1.1.1 (ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น

  • ขนาดการดาวน์โหลด : 4.20 GiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

  • โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'abstract': Text(shape=(), dtype=string),
    'article': Text(shape=(), dtype=string),
    'section_names': Text(shape=(), dtype=string),
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
นามธรรม ข้อความ สตริง
บทความ ข้อความ สตริง
section_names ข้อความ สตริง

  • คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): ('article', 'abstract')

  • รูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ

  • การอ้างอิง :

@article{Cohan_2018,
   title={A Discourse-Aware Attention Model for Abstractive Summarization of
            Long Documents},
   url={http://dx.doi.org/10.18653/v1/n18-2097},
   DOI={10.18653/v1/n18-2097},
   journal={Proceedings of the 2018 Conference of the North American Chapter of
          the Association for Computational Linguistics: Human Language
          Technologies, Volume 2 (Short Papers)},
   publisher={Association for Computational Linguistics},
   author={Cohan, Arman and Dernoncourt, Franck and Kim, Doo Soon and Bui, Trung and Kim, Seokhwan and Chang, Walter and Goharian, Nazli},
   year={2018}
}

science_papers/arxiv (การกำหนดค่าเริ่มต้น)

  • คำอธิบาย การกำหนดค่า : เอกสารจากที่เก็บ ArXiv

  • ขนาดชุดข้อมูล : 7.07 GiB

  • แยก :

แยก ตัวอย่าง
'test' 6,440
'train' 203,037
'validation' 6,436

science_papers/pubmed

  • คำอธิบาย การกำหนดค่า : เอกสารจากที่เก็บ PubMed

  • ขนาดชุดข้อมูล : 2.34 GiB

  • แยก :

แยก ตัวอย่าง
'test' 6,658
'train' 119,924
'validation' 6,633