аквамуза

Ссылки:

абстрактный

Используйте следующую команду, чтобы загрузить этот набор данных в TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:aquamuse/abstractive')
  • Описание :
AQuaMuSe is a novel scalable approach to automatically mine dual query based multi-document summarization datasets for extractive and abstractive summaries using question answering dataset (Google Natural Questions) and large document corpora (Common Crawl)
  • Лицензия : Нет известной лицензии.
  • Версия : 2.3.0
  • Расколы :
Расколоть Примеры
'test' 811
'train' 6253
'validation' 661
  • Функции :
{
    "query": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "input_urls": {
        "feature": {
            "dtype": "string",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    },
    "target": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

добывающий

Используйте следующую команду, чтобы загрузить этот набор данных в TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:aquamuse/extractive')
  • Описание :
AQuaMuSe is a novel scalable approach to automatically mine dual query based multi-document summarization datasets for extractive and abstractive summaries using question answering dataset (Google Natural Questions) and large document corpora (Common Crawl)
  • Лицензия : Нет известной лицензии.
  • Версия : 2.3.0
  • Расколы :
Расколоть Примеры
'test' 811
'train' 6253
'validation' 661
  • Функции :
{
    "query": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "input_urls": {
        "feature": {
            "dtype": "string",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    },
    "target": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}