- Açıklama :
ASSET, "ASSET: A Dataset for Tuning and Evaluation of Cümle Sadeleştirme Modelleri ile Çoklu Yeniden Yazma Dönüşümleri" bölümünde açıklandığı gibi, Cümle Sadeleştirme sistemlerini çoklu yeniden yazma dönüşümleriyle değerlendirmek için bir veri kümesidir. Derlem, her biri farklı annotators tarafından 10 kez basitleştirilmiş 2000 doğrulama ve 359 test orijinal cümlesinden oluşmaktadır. Derlem aynı zamanda çeşitli otomatik metin basitleştirme sistemlerinin çıktıları için anlam koruma, akıcılık ve basitlik gibi insan yargılarını da içerir.
Ana Sayfa : https://github.com/facebookresearch/asset
Kaynak kodu :
tfds.datasets.asset.Builder
sürümler :
-
1.0.0
(varsayılan): İlk sürüm.
-
İndirme boyutu :
3.47 MiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet
Denetlenen anahtarlar (Bkz
as_supervised
doc ):None
Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.
Alıntı :
@inproceedings{alva-manchego-etal-2020-asset,
title = "{ASSET}: {A} Dataset for Tuning and Evaluation of Sentence Simplification Models with Multiple Rewriting Transformations",
author = "Alva-Manchego, Fernando and
Martin, Louis and
Bordes, Antoine and
Scarton, Carolina and
Sagot, Benoit and
Specia, Lucia",
booktitle = "Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics",
month = jul,
year = "2020",
address = "Online",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.424",
pages = "4668--4679",
}
varlık/basitleştirme (varsayılan yapılandırma)
Yapılandırma açıklaması : Her biri için 10 olası basitleştirmeyle hizalanmış bir dizi orijinal cümle.
Veri kümesi boyutu :
2.64 MiB
bölmeler :
Bölmek | örnekler |
---|---|
'test' | 359 |
'validation' | 2.000 |
- Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'original': Text(shape=(), dtype=string),
'simplifications': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
orijinal | Metin | sicim | ||
basitleştirmeler | Sıra(Metin) | (Hiçbiri,) | sicim |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
varlık/derecelendirmeler
Yapılandırma açıklaması : Otomatik olarak üretilen metin sadeleştirmesinin insan derecelendirmeleri.
Veri kümesi boyutu :
1.44 MiB
bölmeler :
Bölmek | örnekler |
---|---|
'full' | 4.500 |
- Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'aspect': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
'original': Text(shape=(), dtype=string),
'original_sentence_id': int32,
'rating': int32,
'simplification': Text(shape=(), dtype=string),
'worker_id': int32,
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
Görünüş | SınıfEtiketi | int64 | ||
orijinal | Metin | sicim | ||
orijinal_sentence_id | tensör | int32 | ||
değerlendirme | tensör | int32 | ||
basitleştirme | Metin | sicim | ||
işçi_kimliği | tensör | int32 |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):