หน้าจอสรุป

• คำอธิบาย :

ชุดข้อมูล SummScreen Summarization เวอร์ชันที่ไม่ระบุตัวตน เวอร์ชันที่ไม่โทเค็น

การแยก Train/val/test และการกรองจะอิงตามชุดข้อมูลโทเค็นสุดท้าย แต่การถอดเสียงและการสรุปที่มีให้จะอิงตามข้อความที่ไม่ได้โทเค็น

มีสองคุณสมบัติ:

• การถอดเสียง: การถอดเสียงตอนเต็ม บทสนทนาแต่ละบรรทัดคั่นด้วยการขึ้นบรรทัดใหม่

• recap: บทสรุปหรือบทสรุปของตอนต่างๆ

• หน้าแรก : https://github.com/mingdachen/SummScreen

• รหัสแหล่งที่มา : tfds.datasets.summscreen.Builder

• รุ่น :

  • 1.0.0 (ค่าเริ่มต้น): การเปิดตัวครั้งแรก

• ขนาดการดาวน์โหลด : 841.27 MiB

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): ('transcript', 'recap')

• รูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ

• การอ้างอิง :

@article{DBLP:journals/corr/abs-2104-07091,
  author    = {Mingda Chen and
               Zewei Chu and
               Sam Wiseman and
               Kevin Gimpel},
  title     = {SummScreen: {A} Dataset for Abstractive Screenplay Summarization},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2104.07091},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2104.07091},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {2104.07091},
  timestamp = {Mon, 19 Apr 2021 16:45:47 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2104-07091.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

summscreen/fd (การกำหนดค่าเริ่มต้น)

• คำอธิบาย การกำหนดค่า: ForeverDreaming

• ขนาดชุดข้อมูล : 132.99 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'episode_number': Text(shape=(), dtype=string),
    'episode_title': Text(shape=(), dtype=string),
    'recap': Text(shape=(), dtype=string),
    'show_title': Text(shape=(), dtype=string),
    'transcript': Text(shape=(), dtype=string),
    'transcript_author': Text(shape=(), dtype=string),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

หน้าจอสรุป/tms

• คำอธิบาย การกำหนดค่า: TVMegaSite

• ขนาดชุดข้อมูล : 592.53 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

• แยก :

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

FeaturesDict({
    'episode_summary': Text(shape=(), dtype=string),
    'recap': Text(shape=(), dtype=string),
    'recap_author': Text(shape=(), dtype=string),
    'show_title': Text(shape=(), dtype=string),
    'transcript': Text(shape=(), dtype=string),
    'transcript_author': Tensor(shape=(None,), dtype=string),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):