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  • 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""
}