web_nlg

  • Descrizione :

I dati contengono insiemi da 1 a 7 triple della forma soggetto-predicato-oggetto estratti da (DBpedia)[ https://wiki.dbpedia.org/ ] e testo in linguaggio naturale che è una verbalizzazione di queste triple. I dati del test coprono 15 domini diversi di cui solo 10 compaiono nei dati di addestramento. Il set di dati segue un formato di tabella standardizzato.

Diviso Esempi
'test_all' 4.928
'test_unseen' 2.433
'train' 18,102
'validation' 2.268
  • Struttura delle caratteristiche :
FeaturesDict({
   
'input_text': FeaturesDict({
       
'context': string,
       
'table': Sequence({
           
'column_header': string,
           
'content': string,
           
'row_number': int16,
       
}),
   
}),
   
'target_text': string,
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
testo di input CaratteristicheDict
testo_input/contesto Tensore corda
testo_input/tabella Sequenza
input_text/table/column_header Tensore corda
testo_input/tabella/contenuto Tensore corda
testo_input/tabella/numero_riga Tensore int16
testo_destinazione Tensore corda
  • Citazione :
@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""
}