bilimsel belgeler

• Açıklama :

Bilimsel makale veri kümeleri, iki grup uzun ve yapılandırılmış belge içerir. Veri kümeleri, ArXiv ve PubMed OpenAccess depolarından elde edilir.

Hem "arxiv" hem de "pubmed" iki özelliğe sahiptir:

• makale: belgenin gövdesi, "/n" ile ayrılmış paragraflar.
• özet: belgenin özeti, "/n" ile ayrılmış paragraflar.

• bölüm_adları: "/n" ile ayrılmış bölümlerin başlıkları.

• Ek Belgeler : north_east Belgeleri Keşfedin

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

• Kaynak kodu : tfds.datasets.scientific_papers.Builder

• sürümler :

  • 1.1.0 : Sürüm notu yok.
  • 1.1.1 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• İndirme boyutu : 4.20 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): ('article', 'abstract')

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Alıntı :

@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 (varsayılan yapılandırma)

• Yapılandırma açıklaması : ArXiv deposundaki belgeler.

• Veri kümesi boyutu : 7.07 GiB

• bölmeler :

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

bilimsel_kağıtlar/pubmed

• Yapılandırma açıklaması : PubMed deposundan belgeler.

• Veri kümesi boyutu : 2.34 GiB

• bölmeler :

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):