- 説明:
このコーパスには、Reddit データセットからの前処理済みの投稿が含まれています。データセットは 3,848,330 件の投稿で構成され、平均の長さはコンテンツが 270 語、要約が 28 語です。
機能には文字列が含まれます: author、body、normalizedBody、content、summary、subreddit、subreddit_id。コンテンツはドキュメントとして使用され、要約は要約として使用されます。
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
ソースコード:
tfds.datasets.reddit.Builder
バージョン:
-
1.0.0
(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:
2.93 GiB
データセットサイズ:
18.09 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 3,848,330 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'author': string,
'body': string,
'content': string,
'id': string,
'normalizedBody': string,
'subreddit': string,
'subreddit_id': string,
'summary': string,
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
著者 | テンソル | ストリング | ||
体 | テンソル | ストリング | ||
コンテンツ | テンソル | ストリング | ||
ID | テンソル | ストリング | ||
正規化されたボディ | テンソル | ストリング | ||
サブレディット | テンソル | ストリング | ||
subreddit_id | テンソル | ストリング | ||
まとめ | テンソル | ストリング |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):('content', 'summary')
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@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.",
}