istella

  • Descrizione :

I set di dati Istella sono tre set di dati Learning-to-Rank su larga scala rilasciati da Istella. Ogni set di dati è costituito da coppie query-documento rappresentate come vettori di caratteristiche e corrispondenti etichette di giudizio di pertinenza.

Il set di dati contiene tre versioni:

  • main ("Istella LETOR"): contenente 10.454.629 coppie query-documento.
  • s ("Istella-S LETOR"): contenente 3.408.630 coppie query-documento.
  • x ("Istella-X LETOR"): contenente 26.791.447 coppie query-documento.

È possibile specificare se utilizzare la versione main , s o x del set di dati come segue:

ds = tfds.load("istella/main")
ds = tfds.load("istella/s")
ds = tfds.load("istella/x")

Se viene specificato solo istella , l'opzione istella/main è selezionata per impostazione predefinita:

# This is the same as `tfds.load("istella/main")`
ds = tfds.load("istella")
FeaturesDict({
    'doc_id': Tensor(shape=(None,), dtype=int64),
    'float_features': Tensor(shape=(None, 220), dtype=float64),
    'label': Tensor(shape=(None,), dtype=float64),
    'query_id': Text(shape=(), dtype=string),
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
doc_id Tensore (Nessuno,) int64
float_features Tensore (Nessuno, 220) galleggiante64
etichetta Tensore (Nessuno,) galleggiante64
query_id Testo corda
@article{10.1145/2987380,
  author = {Dato, Domenico and Lucchese, Claudio and Nardini, Franco Maria and Orlando, Salvatore and Perego, Raffaele and Tonellotto, Nicola and Venturini, Rossano},
  title = {Fast Ranking with Additive Ensembles of Oblivious and Non-Oblivious Regression Trees},
  year = {2016},
  publisher = {ACM},
  address = {New York, NY, USA},
  volume = {35},
  number = {2},
  issn = {1046-8188},
  url = {https://doi.org/10.1145/2987380},
  doi = {10.1145/2987380},
  journal = {ACM Transactions on Information Systems},
  articleno = {15},
  numpages = {31},
}

istella/main (configurazione predefinita)

  • Dimensione del download : 1.20 GiB

  • Dimensione del set di dati : 1.12 GiB

  • Divisioni :

Diviso Esempi
'test' 9.799
'train' 23.219

istella/s

  • Dimensione del download : 450.26 MiB

  • Dimensione del set di dati: 421.88 MiB

  • Divisioni :

Diviso Esempi
'test' 6.562
'train' 19.245
'vali' 7.211

istella/x

  • Dimensione del download : 4.42 GiB

  • Dimensione del set di dati: 2.46 GiB

  • Divisioni :

Diviso Esempi
'test' 2.000
'train' 6.000
'vali' 2.000