web_nlg

• विवरण :

डेटा में (डीबीपीडिया) [ https://wiki.dbpedia.org/ ] से निकाले गए फॉर्म सब्जेक्ट-प्रेडिकेट-ऑब्जेक्ट के 1 से 7 ट्रिपल के सेट होते हैं और प्राकृतिक भाषा का पाठ जो इन ट्रिपल्स का मौखिककरण है। परीक्षण डेटा 15 अलग-अलग डोमेन तक फैला हुआ है जहाँ प्रशिक्षण डेटा में केवल 10 दिखाई देते हैं। डेटासेट एक मानकीकृत तालिका प्रारूप का अनुसरण करता है।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

• होमपेज : https://webnlg-challenge.loria.fr/challenge_2017/

• स्रोत कोड : tfds.structured.web_nlg.WebNlg

• संस्करण :

  • 0.1.0 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• डाउनलोड आकार : 19.76 MiB

• डेटासेट का आकार : 13.78 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
'test_all'	4,928
'test_unseen'	2,433
'train'	18,102
'validation'	2,268

• फ़ीचर संरचना :

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

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीटाइप	विवरण
	विशेषताएं डिक्ट
इनपुट टेक्स्ट	विशेषताएं डिक्ट
input_text/context	टेन्सर		डोरी
इनपुट_टेक्स्ट/टेबल	क्रम
input_text/टेबल/column_header	टेन्सर		डोरी
input_text/तालिका/सामग्री	टेन्सर		डोरी
इनपुट_टेक्स्ट/टेबल/पंक्ति_नंबर	टेन्सर		int16
target_text	टेन्सर		डोरी

• पर्यवेक्षित कुंजी ( as_supervised दस्तावेज़ देखें): ('input_text', 'target_text')

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@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""
}