istella

• 説明:

Istella データセットは、Istella がリリースした 3 つの大規模な Learning-to-Rank データセットです。各データセットは、特徴ベクトルとして表されるクエリとドキュメントのペアと、対応する関連性判断ラベルで構成されます。

データセットには 3 つのバージョンが含まれています。

• main ("Istella LETOR"): 10,454,629 のクエリとドキュメントのペアが含まれています。
• s ("Istella-S LETOR"): 3,408,630 のクエリとドキュメントのペアが含まれています。
• x ("Istella-X LETOR"): 26,791,447 のクエリとドキュメントのペアが含まれています。

次のように、データセットのmainバージョン、 sバージョン、またはxバージョンのいずれを使用するかを指定できます。

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

istellaのみが指定されている場合、デフォルトでistella/mainオプションが選択されます。

# This is the same as `tfds.load("istella/main")`
ds = tfds.load("istella")

• ホームページ: http://quickrank.isti.cnr.it/istella-dataset/

• ソース コード: tfds.ranking.istella.Istella

• バージョン:

  • 1.0.0 : 初期リリース。
  • 1.0.1 : float64 をサポートするようにシリアル化を修正しました。
  • 1.1.0 : 機能を単一の「float_features」機能にバンドルします。
  • 1.2.0 (デフォルト): クエリとドキュメントの識別子を追加します。

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 機能構造:

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),
})

• 機能のドキュメント:

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): None

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

• 引用：

@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 (デフォルト設定)

• ダウンロードサイズ: 1.20 GiB

• データセットサイズ: 1.12 GiB

• スプリット:

• 例( tfds.as_dataframe ):

イステラ

• ダウンロードサイズ: 450.26 MiB

• データセットサイズ: 421.88 MiB

• スプリット:

• 例( tfds.as_dataframe ):

イステラ/エックス

• ダウンロードサイズ: 4.42 GiB

• データセットサイズ: 2.46 GiB

• スプリット:

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 説明:

Istella データセットは、Istella がリリースした 3 つの大規模な Learning-to-Rank データセットです。各データセットは、特徴ベクトルとして表されるクエリとドキュメントのペアと、対応する関連性判断ラベルで構成されます。

データセットには 3 つのバージョンが含まれています。

• main ("Istella LETOR"): 10,454,629 のクエリとドキュメントのペアが含まれています。
• s ("Istella-S LETOR"): 3,408,630 のクエリとドキュメントのペアが含まれています。
• x ("Istella-X LETOR"): 26,791,447 のクエリとドキュメントのペアが含まれています。

次のように、データセットのmainバージョン、 sバージョン、またはxバージョンのいずれを使用するかを指定できます。

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

istellaのみが指定されている場合、デフォルトでistella/mainオプションが選択されます。

# This is the same as `tfds.load("istella/main")`
ds = tfds.load("istella")

• ホームページ: http://quickrank.isti.cnr.it/istella-dataset/

• ソース コード: tfds.ranking.istella.Istella

• バージョン:

  • 1.0.0 : 初期リリース。
  • 1.0.1 : float64 をサポートするようにシリアル化を修正しました。
  • 1.1.0 : 機能を単一の「float_features」機能にバンドルします。
  • 1.2.0 (デフォルト): クエリとドキュメントの識別子を追加します。

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 機能構造:

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),
})

• 機能のドキュメント:

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): None

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

• 引用：

@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 (デフォルト設定)

• ダウンロードサイズ: 1.20 GiB

• データセットサイズ: 1.12 GiB

• スプリット:

• 例( tfds.as_dataframe ):

イステラ

• ダウンロードサイズ: 450.26 MiB

• データセットサイズ: 421.88 MiB

• スプリット:

• 例( tfds.as_dataframe ):

イステラ/エックス

• ダウンロードサイズ: 4.42 GiB

• データセットサイズ: 2.46 GiB

• スプリット:

• 例( tfds.as_dataframe ):