xsum

সতর্কতা: ম্যানুয়াল ডাউনলোড প্রয়োজন। নীচের নির্দেশাবলী দেখুন.

• বর্ণনা :

চরম সংক্ষিপ্তকরণ (XSum) ডেটাসেট।

দুটি বৈশিষ্ট্য আছে: - নথি: ইনপুট সংবাদ নিবন্ধ. - সারাংশ: নিবন্ধের এক বাক্যের সারাংশ।

এই ডেটাটি https://github.com/EdinburghNLP/XSum/blob/master/XSum-Dataset/README.md- এ বর্ণিত হিসাবে ম্যানুয়ালি ডাউনলোড এবং নিষ্কাশন করতে হবে 'xsum-extracts-from-downloads' ফোল্ডারটিকে এভাবে সংকুচিত করতে হবে 'xsum-extracts-from-downloads.tar.gz' এবং ম্যানুয়ালি ডাউনলোড করা ফোল্ডারে রাখুন।

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

• হোমপেজ : https://github.com/EdinburghNLP/XSum/tree/master/XSum-Dataset

• সোর্স কোড : tfds.summarization.Xsum

• সংস্করণ :

  • 1.0.0 : পরিস্কার ছাড়াই ডেটাসেট।
  • 1.1.0 (ডিফল্ট): ওয়েব বিষয়বস্তু সরিয়ে দেয়।

• ডাউনলোডের আকার : 2.59 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 512.03 MiB

• ম্যানুয়াল ডাউনলোডের নির্দেশাবলী : এই ডেটাসেটের জন্য আপনাকে ডাউনলোড_config.manual_dir-এ ম্যানুয়ালি উৎস ডেটা download_config.manual_dir করতে হবে ( ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ডিফল্ট):
  বিস্তারিত ডাউনলোড নির্দেশাবলী (যার জন্য একটি কাস্টম স্ক্রিপ্ট চালানো প্রয়োজন) এখানে রয়েছে: https://github.com/EdinburghNLP/XSum/blob/master/XSum-Dataset/README.md#running-the-download-and-extraction-scripts afterwards , অনুগ্রহ করে ম্যানুয়াল_ডির-এ xsum-extracts-from-downloads.tar.gz ফাইলটি রাখুন।

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
'test'	11,301
'train'	203,577
'validation'	11,305

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'document': Text(shape=(), dtype=string),
    'summary': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
নথি	পাঠ্য		স্ট্রিং
সারসংক্ষেপ	পাঠ্য		স্ট্রিং

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): ('document', 'summary')

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@article{Narayan2018DontGM,
  title={Don't Give Me the Details, Just the Summary! Topic-Aware Convolutional Neural Networks for Extreme Summarization},
  author={Shashi Narayan and Shay B. Cohen and Mirella Lapata},
  journal={ArXiv},
  year={2018},
  volume={abs/1808.08745}
}