과학 논문

• 설명 :

과학 논문 데이터 세트에는 길고 구조화된 문서 두 세트가 포함되어 있습니다. 데이터 세트는 ArXiv 및 PubMed OpenAccess 리포지토리에서 가져옵니다.

"arxiv"와 "pubmed"에는 두 가지 기능이 있습니다.

• 기사: 문서의 본문, "/n"으로 구분되는 문단.
• 초록: 문서의 초록, "/n"으로 구분되는 페이지 그래프.

• section_names: "/n"으로 구분된 섹션 제목.

• 추가 문서 : north_east 코드가 있는 논문에서 탐색

• 홈페이지 : https://github.com/armancohan/long-summarization

• 소스 코드 : tfds.datasets.scientific_papers.Builder

• 버전 :

  • 1.1.0 : 릴리스 노트가 없습니다.
  • 1.1.1 (기본값): 릴리스 정보가 없습니다.

• 다운로드 크기 : 4.20 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'abstract': Text(shape=(), dtype=string),
    'article': Text(shape=(), dtype=string),
    'section_names': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 기능 문서 :

• 감독된 키 ( as_supervised 문서 참조): ('article', 'abstract')

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 인용 :

@article{Cohan_2018,
   title={A Discourse-Aware Attention Model for Abstractive Summarization of
            Long Documents},
   url={http://dx.doi.org/10.18653/v1/n18-2097},
   DOI={10.18653/v1/n18-2097},
   journal={Proceedings of the 2018 Conference of the North American Chapter of
          the Association for Computational Linguistics: Human Language
          Technologies, Volume 2 (Short Papers)},
   publisher={Association for Computational Linguistics},
   author={Cohan, Arman and Dernoncourt, Franck and Kim, Doo Soon and Bui, Trung and Kim, Seokhwan and Chang, Walter and Goharian, Nazli},
   year={2018}
}

Scientific_papers/arxiv(기본 구성)

• 구성 설명 : ArXiv 저장소의 문서.

• 데이터세트 크기 : 7.07 GiB

• 분할 :

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

Scientific_papers/pubmed

• 구성 설명 : PubMed 저장소의 문서.

• 데이터세트 크기 : 2.34 GiB

• 분할 :

• 예 ( tfds.as_dataframe ):