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  • 설명 :

데이터에는 (DBpedia)[ https://wiki.dbpedia.org/ ]에서 추출한 주제-술어-객체 형식의 1~7개의 트리플 세트와 이러한 트리플을 언어화한 자연어 텍스트가 포함되어 있습니다. 테스트 데이터는 훈련 데이터에 10개만 나타나는 15개의 서로 다른 도메인에 걸쳐 있습니다. 데이터 세트는 표준화된 테이블 형식을 따릅니다.

나뉘다
'test_all' 4,928
'test_unseen' 2,433
'train' 18,102
'validation' 2,268
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
   
'input_text': FeaturesDict({
       
'context': string,
       
'table': Sequence({
           
'column_header': string,
           
'content': string,
           
'row_number': int16,
       
}),
   
}),
   
'target_text': string,
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
input_text 풍모Dict
입력_텍스트/컨텍스트 텐서
입력_텍스트/테이블 순서
input_text/테이블/column_header 텐서
input_text/테이블/콘텐츠 텐서
입력_텍스트/테이블/행_번호 텐서 정수16
target_text 텐서
  • 인용 :
@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""
}