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  • 説明:

データには、(DBpedia)[ https://wiki.dbpedia.org/ ] から抽出された主語-述語-目的語の形式の 1 ~ 7 個のトリプルのセットと、これらのトリプルを言語化した自然言語テキストが含まれています。テスト データは 15 の異なるドメインにまたがっており、トレーニング データには 10 のみが表示されます。データセットは、標準化されたテーブル形式に従います。

スプリット
'test_all' 4,928
'test_unseen' 2,433
'train' 18,102
'validation' 2,268
  • 機能構造:
FeaturesDict({
    'input_text': FeaturesDict({
        'context': string,
        'table': Sequence({
            'column_header': string,
            'content': string,
            'row_number': int16,
        }),
    }),
    'target_text': string,
})
  • 機能のドキュメント:
特徴クラスDtype説明
特徴辞書
入力テキスト特徴辞書
入力テキスト/コンテキストテンソルストリング
入力テキスト/テーブル順序
input_text/table/column_headerテンソルストリング
入力テキスト/テーブル/コンテンツテンソルストリング
入力テキスト/テーブル/行番号テンソルint16
target_textテンソルストリング
  • 引用
@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""
}