web_nlg

  • Descrição :

Os dados contêm conjuntos de 1 a 7 triplos da forma sujeito-predicado-objeto extraídos de (DBpedia)[ https://wiki.dbpedia.org/ ] e texto em linguagem natural que é uma verbalização desses triplos. Os dados de teste abrangem 15 domínios diferentes, onde apenas 10 aparecem nos dados de treinamento. O conjunto de dados segue um formato de tabela padronizado.

Dividir Exemplos
'test_all' 4.928
'test_unseen' 2.433
'train' 18.102
'validation' 2.268
  • Estrutura de recursos :
FeaturesDict({
   
'input_text': FeaturesDict({
       
'context': string,
       
'table': Sequence({
           
'column_header': string,
           
'content': string,
           
'row_number': int16,
       
}),
   
}),
   
'target_text': string,
})
  • Documentação do recurso:
Característica Classe Forma Tipo D Descrição
RecursosDict
Entrada de texto RecursosDict
input_text/contexto tensor corda
texto_entrada/tabela Seqüência
input_text/table/column_header tensor corda
texto_entrada/tabela/conteúdo tensor corda
input_text/table/row_number tensor int16
texto_alvo tensor corda
  • Citação :
@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""
}