राय_सार

• विवरण :

दो उप डेटासेट हैं:

(1) रॉटेनटमाटोज़: फिल्म समीक्षकों और सर्वसम्मति को http://rottentomatoes.com/ से क्रॉल किया गया, इसमें "_movie_name", "_movie_id", "_critics", और "_critic_consensus" के क्षेत्र हैं।

(2) आईडीबेट: http://idebate.org/ से क्रॉल किए गए तर्कों में "_debate_name", "_debate_id", "_claim", "_claim_id", "_argument_sentences" के क्षेत्र हैं।

यह भी देखें https://web.eecs.umich.edu/~wangluxy/datasets/opinion_README.txt

• होमपेज : https://web.eecs.umich.edu/~wangluxy/data.html

• स्रोत कोड : tfds.datasets.opinion_abstracts.Builder

• संस्करण :

  • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• डाउनलोड आकार : 20.08 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

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

• उद्धरण :

@inproceedings{wang-ling-2016-neural,
    title = "Neural Network-Based Abstract Generation for Opinions and Arguments",
    author = "Wang, Lu  and
      Ling, Wang",
    booktitle = "Proceedings of the 2016 Conference of the North {A}merican Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies",
    month = jun,
    year = "2016",
    address = "San Diego, California",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/N16-1007",
    doi = "10.18653/v1/N16-1007",
    pages = "47--57",
}

राय_सार / सड़ा हुआ टमाटर (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

• विन्यास विवरण : पेशेवर समीक्षक और 3,731 फिल्मों की आम सहमति।

• डेटासेट का आकार : 50.10 MiB

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    '_critic_consensus': string,
    '_critics': Sequence({
        'key': string,
        'value': string,
    }),
    '_movie_id': string,
    '_movie_name': string,
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised दस्तावेज़ देखें): ('_critics', '_critic_consensus')

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

राय_सार/विचारधारा

• Config विवरण : 676 बहस के लिए 2,259 दावे।

• डेटासेट का आकार : 3.15 MiB

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    '_argument_sentences': Sequence({
        'key': string,
        'value': string,
    }),
    '_claim': string,
    '_claim_id': string,
    '_debate_name': string,
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised दस्तावेज़ देखें): ('_argument_sentences', '_claim')

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):