جيجاورد

• الوصف :

إنشاء عنوان رئيسي على مجموعة أزواج المقالات من Gigaword تتكون من حوالي 4 ملايين مقالة. استخدم "org_data" المقدم من https://github.com/microsoft/unilm/ والذي يتطابق مع https://github.com/harvardnlp/sent-summary ولكن بتنسيق أفضل.

هناك ميزتان: - المستند: مقال. - الملخص: العنوان.

• الصفحة الرئيسية : https://github.com/harvardnlp/sent-summary

• كود المصدر : tfds.summarization.Gigaword

• إصدارات :

  • 1.2.0 (افتراضي): لا توجد ملاحظات حول الإصدار.

• حجم التحميل : 551.61 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 1.02 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا

• الانقسامات :

• هيكل الميزة :

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

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع المستند as_supervised ): ('document', 'summary')

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@article{graff2003english,
  title={English gigaword},
  author={Graff, David and Kong, Junbo and Chen, Ke and Maeda, Kazuaki},
  journal={Linguistic Data Consortium, Philadelphia},
  volume={4},
  number={1},
  pages={34},
  year={2003}
}

@article{Rush_2015,
   title={A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization},
   url={http://dx.doi.org/10.18653/v1/D15-1044},
   DOI={10.18653/v1/d15-1044},
   journal={Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing},
   publisher={Association for Computational Linguistics},
   author={Rush, Alexander M. and Chopra, Sumit and Weston, Jason},
   year={2015}
}