cnn_dailymail

• Descrizione :

Set di dati di riepilogo non anonimo CNN/DailyMail.

Ci sono due caratteristiche: - article: testo dell'articolo di notizie, usato come documento da riassumere - highlights: testo unito di highlights con e attorno a ciascun highlight, che è il sommario di destinazione

• Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice north_east

• Pagina iniziale : https://github.com/abisee/cnn-dailymail

• Codice sorgente : tfds.summarization.CnnDailymail

• Versioni :

  • 1.0.0 : Nuova API divisa ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

  • 2.0.0 : Frasi obiettivo separate con newline. (Fare in modo che il modello preveda i separatori di nuova riga semplifica la valutazione utilizzando ROUGE a livello di riepilogo.)

  • 3.0.0 : utilizzo della versione con custodia.

  • 3.1.0 : rimosso BuilderConfig

  • 3.2.0 : Rimuovi lo spazio extra prima del periodo di frase aggiunto. Ciò non dovrebbe influire sui punteggi ROUGE poiché la punteggiatura viene rimossa.

  • 3.3.0 : Aggiunta funzionalità editore.

  • 3.4.0 (predefinito): Aggiungi funzione ID.

• Dimensione del download : 558.32 MiB

• Dimensione del set di dati : 1.29 GiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'article': Text(shape=(), dtype=string),
    'highlights': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'publisher': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Chiavi supervisionate (Vedi as_supervised doc ): ('article', 'highlights')

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@article{DBLP:journals/corr/SeeLM17,
  author    = {Abigail See and
               Peter J. Liu and
               Christopher D. Manning},
  title     = {Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1704.04368},
  year      = {2017},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1704.04368},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1704.04368},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:46:08 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/SeeLM17},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

@inproceedings{hermann2015teaching,
  title={Teaching machines to read and comprehend},
  author={Hermann, Karl Moritz and Kocisky, Tomas and Grefenstette, Edward and Espeholt, Lasse and Kay, Will and Suleyman, Mustafa and Blunsom, Phil},
  booktitle={Advances in neural information processing systems},
  pages={1693--1701},
  year={2015}
}