rede de palavras

• Descrição :

WordNet é um grande banco de dados léxico do inglês. Substantivos, verbos, adjetivos e advérbios são agrupados em conjuntos de sinônimos cognitivos (synsets), cada um expressando um conceito distinto. Os synsets estão interligados por meio de relações conceituais-semânticas e lexicais.

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code

• Página inicial : https://wordnet.princeton.edu/

• Código -fonte: tfds.text.Wordnet

• Versões :

  • 0.1.0 (padrão): sem notas de versão.

• Tamanho do download : 3.99 MiB

• Cache automático ( documentação ): Sim

• Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'lhs': Text(shape=(), dtype=string),
    'relation': Text(shape=(), dtype=string),
    'rhs': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Documentação do recurso:

Característica	Classe	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
lhs	Texto		corda
relação	Texto		corda
rhs	Texto		corda

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): Não suportado.

wordnet/WN18 (configuração padrão)

• Descrição da configuração : Este WORDNET TENSOR DATA consiste em uma coleção de tripletos (synset, related_type, triplet) extraídos do WordNet 3.0 ( http://wordnet.princeton.edu ). Este conjunto de dados pode ser visto como um tensor de 3 modos representando relacionamentos ternários entre synsets. Veja https://everest.hds.utc.fr/doku.php?id=en :transe.

• Tamanho do conjunto de dados : 11.07 MiB

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'test'	5.000
'train'	141.442
'validation'	5.000

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@article{10.1145/219717.219748,
author = {Miller, George A.},
title = {WordNet: A Lexical Database for English},
year = {1995},
issue_date = {Nov. 1995},
publisher = {Association for Computing Machinery},
address = {New York, NY, USA},
volume = {38},
number = {11},
issn = {0001-0782},
url = {https://doi.org/10.1145/219717.219748},
doi = {10.1145/219717.219748},
journal = {Commun. ACM},
month = nov,
pages = {39--41},
numpages = {3}
}

@incollection{NIPS2013_5071,
title = {Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data},
author = {Bordes, Antoine and Usunier, Nicolas and Garcia-Duran, Alberto and Weston, Jason and Yakhnenko, Oksana},
booktitle = {Advances in Neural Information Processing Systems 26},
editor = {C. J. C. Burges and L. Bottou and M. Welling and Z. Ghahramani and K. Q. Weinberger},
pages = {2787--2795},
year = {2013},
publisher = {Curran Associates, Inc.},
url = {http://papers.nips.cc/paper/5071-translating-embeddings-for-modeling-multi-relational-data.pdf}
}

wordnet/WN18RR

• Descrição da configuração : Igual ao WN18, mas corrige o vazamento de teste por meio de relações inversas. Veja https://github.com/TimDettmers/ConvE

• Tamanho do conjunto de dados : 7.02 MiB

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'test'	3.134
'train'	86.835
'validation'	3.034

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@article{10.1145/219717.219748,
author = {Miller, George A.},
title = {WordNet: A Lexical Database for English},
year = {1995},
issue_date = {Nov. 1995},
publisher = {Association for Computing Machinery},
address = {New York, NY, USA},
volume = {38},
number = {11},
issn = {0001-0782},
url = {https://doi.org/10.1145/219717.219748},
doi = {10.1145/219717.219748},
journal = {Commun. ACM},
month = nov,
pages = {39--41},
numpages = {3}
}

@inproceedings{dettmers2018conve,
    Author = {Dettmers, Tim and Pasquale, Minervini and Pontus, Stenetorp and Riedel, Sebastian},
    Booktitle = {Proceedings of the 32th AAAI Conference on Artificial Intelligence},
    Title = {Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings},
    Url = {https://arxiv.org/abs/1707.01476},
    Year = {2018},
        pages  = {1811--1818},
    Month = {February}
}