web_nlg

• Descripción :

Los datos contienen conjuntos de 1 a 7 triples de la forma sujeto-predicado-objeto extraídos de (DBpedia) [ https://wiki.dbpedia.org/ ] y texto en lenguaje natural que es una verbalización de estos triples. Los datos de prueba abarcan 15 dominios diferentes donde solo 10 aparecen en los datos de entrenamiento. El conjunto de datos sigue un formato de tabla estandarizado.

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code north_east

• Página de inicio: https://webnlg-challenge.loria.fr/challenge_2017/

• Código fuente : tfds.structured.web_nlg.WebNlg

• Versiones :

  • 0.1.0 (predeterminado): Sin notas de la versión.

• Tamaño de la descarga : 19.76 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 13.78 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

• Divisiones :

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'input_text': FeaturesDict({
        'context': string,
        'table': Sequence({
            'column_header': string,
            'content': string,
            'row_number': int16,
        }),
    }),
    'target_text': string,
})

• Documentación de características :

• Teclas supervisadas (Ver as_supervised doc ): ('input_text', 'target_text')

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@inproceedings{gardent2017creating,
    title = ""Creating Training Corpora for {NLG} Micro-Planners"",
    author = ""Gardent, Claire  and
      Shimorina, Anastasia  and
      Narayan, Shashi  and
      Perez-Beltrachini, Laura"",
    booktitle = ""Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)"",
    month = jul,
    year = ""2017"",
    address = ""Vancouver, Canada"",
    publisher = ""Association for Computational Linguistics"",
    doi = ""10.18653/v1/P17-1017"",
    pages = ""179--188"",
    url = ""https://www.aclweb.org/anthology/P17-1017.pdf""
}