reddit_disentanglement

• opis :

Ten zbiór danych zawiera ~3 mln wiadomości z reddita. Każda wiadomość jest oznaczona metadanymi. Zadanie polega na przewidzeniu identyfikatora wiadomości nadrzędnej w odpowiednim wątku. Każdy rekord zawiera listę wiadomości z jednego wątku. Zduplikowane i uszkodzone rekordy są usuwane ze zbioru danych.

Funkcje to:

• id - identyfikator wiadomości
• tekst - tekst wiadomości
• autor - autor wiadomości
• created_utc - znacznik czasu UTC wiadomości
• link_id - id posta, którego dotyczy komentarz

Cel:

• parent_id - id nadrzędnej wiadomości w bieżącym wątku

• Strona główna : https://github.com/henghuiz/MaskedHierarchicalTransformer

• Kod źródłowy : tfds.datasets.reddit_disentanglement.Builder

• Wersje :

  • 2.0.0 (domyślnie): Brak informacji o wersji.

• Rozmiar pliku do pobrania : Unknown size

• Rozmiar zbioru danych : Unknown size

• Instrukcje ręcznego pobierania : ten zestaw danych wymaga ręcznego pobrania danych źródłowych do katalogu download_config.manual_dir (domyślnie ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  Pobierz https://github.com/henghuiz/MaskedHierarchicalTransformer, zdekompresuj plik raw_data.zip i uruchom generate_dataset.py ze swoimi poświadczeniami api reddit. Następnie umieść train.csv, val.csv i test.csv z katalogu wyjściowego w folderze podręcznika.

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nieznane

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'thread': Sequence({
        'author': Text(shape=(), dtype=string),
        'created_utc': Text(shape=(), dtype=string),
        'id': Text(shape=(), dtype=string),
        'link_id': Text(shape=(), dtype=string),
        'parent_id': Text(shape=(), dtype=string),
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Klucze nadzorowane (Zobacz dokument as_supervised ): None

• Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ): Brak.

• Cytat :

@article{zhu2019did,
  title={Who did They Respond to? Conversation Structure Modeling using Masked Hierarchical Transformer},
  author={Zhu, Henghui and Nan, Feng and Wang, Zhiguo and Nallapati, Ramesh and Xiang, Bing},
  journal={arXiv preprint arXiv:1911.10666},
  year={2019}
}