गिगावर्ड

• विवरण :

Gigaword से लगभग 4 मिलियन आलेखों वाले लेख युग्मों के संग्रह पर शीर्षक-पीढ़ी। Https://github.com/microsoft/unilm/ द्वारा प्रदान किए गए 'org_data' का उपयोग करें जो https://github.com/harvardnlp/sent-summary के समान है लेकिन बेहतर प्रारूप के साथ है।

दो विशेषताएं हैं: - दस्तावेज़: आलेख। - सारांश: शीर्षक।

• होमपेज : https://github.com/harvardnlp/sent-summary

• स्रोत कोड : tfds.summarization.Gigaword

• संस्करण :

  • 1.2.0 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• डाउनलोड आकार : 551.61 MiB

• डेटासेट का आकार : 1.02 GiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

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

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजी ( as_supervised दस्तावेज़ देखें): ('document', 'summary')

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@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}
}