imdb_reviews

• विवरण :

बड़ी मूवी समीक्षा डेटासेट। यह बाइनरी सेंटीमेंट वर्गीकरण के लिए एक डेटासेट है जिसमें पिछले बेंचमार्क डेटासेट की तुलना में काफी अधिक डेटा है। हम प्रशिक्षण के लिए 25,000 अत्यधिक ध्रुवीय मूवी समीक्षाओं का एक सेट और परीक्षण के लिए 25,000 प्रदान करते हैं। उपयोग के लिए अतिरिक्त लेबल रहित डेटा भी है।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

• होमपेज : http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/

• स्रोत कोड : tfds.datasets.imdb_reviews.Builder

• संस्करण :

  • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): नया स्प्लिट एपीआई ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• डाउनलोड आकार : 80.23 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

• पर्यवेक्षित कुंजी ( as_supervised दस्तावेज़ देखें): ('text', 'label')

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

• उद्धरण :

@InProceedings{maas-EtAl:2011:ACL-HLT2011,
  author    = {Maas, Andrew L.  and  Daly, Raymond E.  and  Pham, Peter T.  and  Huang, Dan  and  Ng, Andrew Y.  and  Potts, Christopher},
  title     = {Learning Word Vectors for Sentiment Analysis},
  booktitle = {Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies},
  month     = {June},
  year      = {2011},
  address   = {Portland, Oregon, USA},
  publisher = {Association for Computational Linguistics},
  pages     = {142--150},
  url       = {http://www.aclweb.org/anthology/P11-1015}
}

imdb_reviews/plain_text (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

• विन्यास विवरण : सादा पाठ

• डेटासेट का आकार : 129.83 MiB

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'text': Text(shape=(), dtype=string),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

आईएमडीबी_समीक्षा/बाइट्स

• Config विवरण : tfds.deprecated.text.ByteTextEncoder के साथ बाइट-स्तरीय टेक्स्ट एन्कोडिंग का उपयोग करता है

• डेटासेट का आकार : 129.88 MiB

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'text': Text(shape=(None,), dtype=int64, encoder=<ByteTextEncoder vocab_size=257>),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

आईएमडीबी_समीक्षा/उपशब्द8k

• Config विवरण : tfds.deprecated.text.SubwordTextEncoder 8k वोकैब आकार के साथ उपयोग करता है

• डेटासेट का आकार : 54.72 MiB

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'text': Text(shape=(None,), dtype=int64, encoder=<SubwordTextEncoder vocab_size=8185>),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

आईएमडीबी_समीक्षा/उपशब्द32k

• Config विवरण : 32k वोकैब आकार के साथ tfds.deprecated.text.SubwordTextEncoder का उपयोग करता है

• डेटासेट का आकार : 50.33 MiB

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'text': Text(shape=(None,), dtype=int64, encoder=<SubwordTextEncoder vocab_size=32650>),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):