ギガワード

• 説明:

約 400 万の記事からなる Gigaword の記事ペアのコーパスでの見出し生成。 https://github.com/microsoft/unilm/が提供する 'org_data' を使用します。これはhttps://github.com/harvardnlp/sent-summaryと同じですが、形式がより優れています。

2 つの機能があります。 - ドキュメント: 記事。 - 要約: 見出し。

• ホームページ: https://github.com/harvardnlp/sent-summary

• ソースコード: tfds.summarization.Gigaword

• バージョン:

  • 1.2.0 (デフォルト): リリース ノートはありません。

• ダウンロードサイズ: 551.61 MiB

• データセットサイズ: 1.02 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• スプリット:

• 機能構造:

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

• 機能のドキュメント:

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): ('document', 'summary')

• 図( tfds.show_examples ): サポートされていません。

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@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}
}