หน้า19

• คำอธิบาย :

ชุดข้อมูลนี้มีเกณฑ์มาตรฐานการสร้างแบบจำลองภาษา PG-19 ประกอบด้วยชุดหนังสือที่ดึงมาจากโครงการหนังสือ Project Gutenberg ( https://www.gutenberg.org ) ซึ่งจัดพิมพ์ก่อนปี 1919 นอกจากนี้ยังมีข้อมูลเมตาของชื่อหนังสือและวันที่ตีพิมพ์ PG-19 มีขนาดใหญ่เป็นสองเท่าของเกณฑ์มาตรฐาน Billion Word และมีเอกสารที่ยาวกว่าเกณฑ์มาตรฐานการสร้างแบบจำลองภาษาระยะยาวของ WikiText โดยเฉลี่ย 20 เท่า

หนังสือถูกแบ่งเป็นรถไฟ การตรวจสอบ และชุดการทดสอบ ข้อมูลเมตาของหนังสือถูกจัดเก็บไว้ใน metadata.csv ซึ่งมี (book_id, short_book_title, publication_date, book_link)

• เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส north_east

• หน้าแรก : https://github.com/deepmind/pg19

• รหัสแหล่งที่มา : tfds.datasets.pg19.Builder

• รุ่น :

  • 0.1.1 (ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น

• ขนาดการดาวน์โหลด : Unknown size

• ขนาดชุดข้อมูล : 10.94 GiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'book_id': int32,
    'book_link': string,
    'book_text': Text(shape=(), dtype=string),
    'book_title': string,
    'publication_date': string,
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): None

• รูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

• การอ้างอิง :

@article{raecompressive2019,
author = {Rae, Jack W and Potapenko, Anna and Jayakumar, Siddhant M and
          Hillier, Chloe and Lillicrap, Timothy P},
title = {Compressive Transformers for Long-Range Sequence Modelling},
journal = {arXiv preprint},
url = {https://arxiv.org/abs/1911.05507},
year = {2019},
}

• คำอธิบาย :

ชุดข้อมูลนี้มีเกณฑ์มาตรฐานการสร้างแบบจำลองภาษา PG-19 ประกอบด้วยชุดหนังสือที่ดึงมาจากโครงการหนังสือ Project Gutenberg ( https://www.gutenberg.org ) ซึ่งจัดพิมพ์ก่อนปี 1919 นอกจากนี้ยังมีข้อมูลเมตาของชื่อหนังสือและวันที่ตีพิมพ์ PG-19 มีขนาดใหญ่เป็นสองเท่าของเกณฑ์มาตรฐาน Billion Word และมีเอกสารที่ยาวกว่าเกณฑ์มาตรฐานการสร้างแบบจำลองภาษาระยะยาวของ WikiText โดยเฉลี่ย 20 เท่า

หนังสือถูกแบ่งเป็นรถไฟ การตรวจสอบ และชุดการทดสอบ ข้อมูลเมตาของหนังสือถูกจัดเก็บไว้ใน metadata.csv ซึ่งมี (book_id, short_book_title, publication_date, book_link)

• เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส north_east

• หน้าแรก : https://github.com/deepmind/pg19

• รหัสแหล่งที่มา : tfds.datasets.pg19.Builder

• รุ่น :

  • 0.1.1 (ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น

• ขนาดการดาวน์โหลด : Unknown size

• ขนาดชุดข้อมูล : 10.94 GiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'book_id': int32,
    'book_link': string,
    'book_text': Text(shape=(), dtype=string),
    'book_title': string,
    'publication_date': string,
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): None

• รูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

• การอ้างอิง :

@article{raecompressive2019,
author = {Rae, Jack W and Potapenko, Anna and Jayakumar, Siddhant M and
          Hillier, Chloe and Lillicrap, Timothy P},
title = {Compressive Transformers for Long-Range Sequence Modelling},
journal = {arXiv preprint},
url = {https://arxiv.org/abs/1911.05507},
year = {2019},
}