- Mô tả :
Bộ dữ liệu tóm tắt cực đại (XSum).
Có hai tính năng: - tài liệu: Nhập tin bài. - tóm tắt: Một câu tóm tắt của bài viết.
Dữ liệu này cần được tải xuống và trích xuất thủ công như được mô tả trong https://github.com/EdinburghNLP/XSum/blob/master/XSum-Dataset/README.md Thư mục 'xsum-extracts-from-downloads' cần được nén dưới dạng 'xsum-extracts-from-downloads.tar.gz' và đặt vào thư mục đã tải xuống thủ công.
Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ với mã
Trang chủ : https://github.com/EdinburghNLP/XSum/tree/master/XSum-Dataset
Mã nguồn :
tfds.summarization.Xsum
Phiên bản :
-
1.0.0
: Tập dữ liệu không cần làm sạch. -
1.1.0
(mặc định): Xóa nội dung trang web.
-
Kích thước tải xuống :
2.59 MiB
Kích thước tập dữ liệu :
512.03 MiB
Hướng dẫn tải xuống thủ công : Bộ dữ liệu này yêu cầu bạn tải xuống dữ liệu nguồn theo cách thủ công vào
download_config.manual_dir
(mặc định là~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
):
Hướng dẫn tải xuống chi tiết (yêu cầu chạy tập lệnh tùy chỉnh) có tại đây: https://github.com/EdinburghNLP/XSum/blob/master/XSum-Dataset/README.md#running-the-download-and-extract-scripts Sau đó , vui lòng đặt tệp xsum-extracts-from-downloads.tar.gz trong manual_dir.Tự động lưu vào bộ nhớ cache ( tài liệu ): Không
Chia tách :
Tách ra | ví dụ |
---|---|
'test' | 11,301 |
'train' | 203,577 |
'validation' | 11,305 |
- Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
'document': Text(shape=(), dtype=string),
'summary': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Tài liệu tính năng :
Tính năng | Lớp | Hình dạng | Dtype | Sự mô tả |
---|---|---|---|---|
Tính năngDict | ||||
tài liệu | Chữ | sợi dây | ||
bản tóm tắt | Chữ | sợi dây |
Các khóa được giám sát (Xem
as_supervised
doc ):('document', 'summary')
Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.
Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
- trích dẫn :
@article{Narayan2018DontGM,
title={Don't Give Me the Details, Just the Summary! Topic-Aware Convolutional Neural Networks for Extreme Summarization},
author={Shashi Narayan and Shay B. Cohen and Mirella Lapata},
journal={ArXiv},
year={2018},
volume={abs/1808.08745}
}