web_nlg

Descriptif :

Les données contiennent des ensembles de 1 à 7 triplets de la forme sujet-prédicat-objet extraits de (DBpedia) [ https://wiki.dbpedia.org/ ] et du texte en langage naturel qui est une verbalisation de ces triplets. Les données de test couvrent 15 domaines différents où seulement 10 apparaissent dans les données de formation. L'ensemble de données suit un format de tableau standardisé.

Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code
Page d' accueil : https://webnlg-challenge.loria.fr/challenge_2017/
Code source : tfds.structured.web_nlg.WebNlg
Versions :
- 0.1.0 (par défaut) : aucune note de version.
Taille du téléchargement : 19.76 MiB
Taille du jeu de données : 13.78 MiB
Mise en cache automatique ( documentation ): Oui
Fractionnements :

Diviser	Exemples
`'test_all'`	4 928
`'test_unseen'`	2 433
`'train'`	18 102
`'validation'`	2 268

Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'input_text': FeaturesDict({
        'context': string,
        'table': Sequence({
            'column_header': string,
            'content': string,
            'row_number': int16,
        }),
    }),
    'target_text': string,
})

Documentation des fonctionnalités :

Caractéristique	Classer	Dtype
	FonctionnalitésDict
Texte de saisie	FonctionnalitésDict
texte_entrée/contexte	Tenseur	chaîne de caractères
input_text/table	Séquence
input_text/table/column_header	Tenseur	chaîne de caractères
input_text/table/contenu	Tenseur	chaîne de caractères
input_text/table/row_number	Tenseur	int16
texte_cible	Tenseur	chaîne de caractères

Clés supervisées (Voir as_supervised doc ): ('input_text', 'target_text')
Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.
Exemples ( tfds.as_dataframe ):

Citation :

@inproceedings{gardent2017creating,
    title = ""Creating Training Corpora for {NLG} Micro-Planners"",
    author = ""Gardent, Claire  and
      Shimorina, Anastasia  and
      Narayan, Shashi  and
      Perez-Beltrachini, Laura"",
    booktitle = ""Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)"",
    month = jul,
    year = ""2017"",
    address = ""Vancouver, Canada"",
    publisher = ""Association for Computational Linguistics"",
    doi = ""10.18653/v1/P17-1017"",
    pages = ""179--188"",
    url = ""https://www.aclweb.org/anthology/P17-1017.pdf""
}