reddit

• คำอธิบาย :

คลังข้อมูลนี้มีโพสต์ที่ประมวลผลล่วงหน้าจากชุดข้อมูล Reddit ชุดข้อมูลประกอบด้วย 3,848,330 โพสต์ โดยมีความยาวเฉลี่ย 270 คำสำหรับเนื้อหา และ 28 คำสำหรับสรุป

คุณสมบัติรวมถึงสตริง: ผู้แต่ง, เนื้อหา, ร่างกายปกติ, เนื้อหา, สรุป, subreddit, subreddit_id เนื้อหาใช้เป็นเอกสารและสรุปใช้เป็นบทสรุป

• เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส north_east

• หน้าแรก : https://github.com/webis-de/webis-tldr-17-corpus

• รหัสแหล่งที่มา : tfds.datasets.reddit.Builder

• รุ่น :

  • 1.0.0 (ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น

• ขนาดการดาวน์โหลด : 2.93 GiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 18.09 GiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'author': string,
    'body': string,
    'content': string,
    'id': string,
    'normalizedBody': string,
    'subreddit': string,
    'subreddit_id': string,
    'summary': string,
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): ('content', 'summary')

• รูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

• การอ้างอิง :

@inproceedings{volske-etal-2017-tl,
    title = "{TL};{DR}: Mining {R}eddit to Learn Automatic Summarization",
    author = {V{\"o}lske, Michael  and
      Potthast, Martin  and
      Syed, Shahbaz  and
      Stein, Benno},
    booktitle = "Proceedings of the Workshop on New Frontiers in Summarization",
    month = sep,
    year = "2017",
    address = "Copenhagen, Denmark",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/W17-4508",
    doi = "10.18653/v1/W17-4508",
    pages = "59--63",
    abstract = "Recent advances in automatic text summarization have used deep neural networks to generate high-quality abstractive summaries, but the performance of these models strongly depends on large amounts of suitable training data. We propose a new method for mining social media for author-provided summaries, taking advantage of the common practice of appending a {``}TL;DR{''} to long posts. A case study using a large Reddit crawl yields the Webis-TLDR-17 dataset, complementing existing corpora primarily from the news genre. Our technique is likely applicable to other social media sites and general web crawls.",
}