- 説明:
映画の根拠データセットには、人間が注釈を付けた映画レビューの根拠が含まれています。
ソースコード:
tfds.text.MovieRationales
バージョン:
-
0.1.0
(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:
3.72 MiB
データセットサイズ:
8.37 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 199 |
'train' | 1,600 |
'validation' | 200 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'evidences': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
'review': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
証拠 | シーケンス(テキスト) | (なし、) | ストリング | |
ラベル | クラスラベル | int64 | ||
レビュー | 文章 | ストリング |
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。
例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@unpublished{eraser2019,
title = {ERASER: A Benchmark to Evaluate Rationalized NLP Models},
author = {Jay DeYoung and Sarthak Jain and Nazneen Fatema Rajani and Eric Lehman and Caiming Xiong and Richard Socher and Byron C. Wallace}
}
@InProceedings{zaidan-eisner-piatko-2008:nips,
author = {Omar F. Zaidan and Jason Eisner and Christine Piatko},
title = {Machine Learning with Annotator Rationales to Reduce Annotation Cost},
booktitle = {Proceedings of the NIPS*2008 Workshop on Cost Sensitive Learning},
month = {December},
year = {2008}
}