wiki_bio

• বর্ণনা :

WikiBio উইকিপিডিয়া জীবনী পৃষ্ঠাগুলি ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে, এতে প্রথম অনুচ্ছেদ এবং তথ্যবক্স টোকেনাইজড রয়েছে। ডেটাসেট একটি স্ট্যান্ডার্ড সারণী বিন্যাস অনুসরণ করে।

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

• হোমপেজ : https://github.com/DavidGrangier/wikipedia-biography-dataset

• সোর্স কোড : tfds.structured.WikiBio

• সংস্করণ :

  • 0.1.0 (ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।

• ডাউনলোড সাইজ : 318.53 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 795.98 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
'test'	72,831
'train'	582,659
'validation'	72,831

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'input_text': FeaturesDict({
        'context': string,
        'table': Sequence({
            'column_header': string,
            'content': string,
            'row_number': int16,
        }),
    }),
    'target_text': string,
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
input_text	ফিচারসডিক্ট
ইনপুট_টেক্সট/প্রসঙ্গ	টেনসর		স্ট্রিং
ইনপুট_টেক্সট/টেবিল	ক্রম
ইনপুট_টেক্সট/টেবিল/কলাম_হেডার	টেনসর		স্ট্রিং
ইনপুট_টেক্সট/টেবিল/সামগ্রী	টেনসর		স্ট্রিং
ইনপুট_টেক্সট/টেবিল/সারি_সংখ্যা	টেনসর		int16
টার্গেট_টেক্সট	টেনসর		স্ট্রিং

• তত্ত্বাবধান করা কী ( as_supervised ডক হিসেবে ): ('input_text', 'target_text')

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@inproceedings{lebret-etal-2016-neural,
    title = "Neural Text Generation from Structured Data with Application to the Biography Domain",
    author = "Lebret, R{'e}mi  and
      Grangier, David  and
      Auli, Michael",
    booktitle = "Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = nov,
    year = "2016",
    address = "Austin, Texas",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/D16-1128",
    doi = "10.18653/v1/D16-1128",
    pages = "1203--1213",
}