pág19

• Descrição :

Este conjunto de dados contém o benchmark de modelagem de linguagem PG-19. Inclui um conjunto de livros extraídos do projeto de livros do Projeto Gutenberg ( https://www.gutenberg.org ), que foram publicados antes de 1919. Também contém metadados de títulos de livros e datas de publicação. O PG-19 tem mais do que o dobro do tamanho do benchmark Billion Word e contém documentos que são 20X mais longos, em média, do que o benchmark de modelagem de linguagem de longo alcance do WikiText.

Os livros são particionados em um conjunto de treinamento, validação e teste. Os metadados dos livros são armazenados em metadata.csv que contém (book_id, short_book_title, publication_date, book_link).

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code north_east

• Página inicial : https://github.com/deepmind/pg19

• Código -fonte: tfds.datasets.pg19.Builder

• Versões :

  • 0.1.1 (padrão): sem notas de versão.

• Tamanho do download : Unknown size

• Tamanho do conjunto de dados : 10.94 GiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'book_id': int32,
    'book_link': string,
    'book_text': Text(shape=(), dtype=string),
    'book_title': string,
    'publication_date': string,
})

• Documentação do recurso:

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): Não compatível.

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@article{raecompressive2019,
author = {Rae, Jack W and Potapenko, Anna and Jayakumar, Siddhant M and
          Hillier, Chloe and Lillicrap, Timothy P},
title = {Compressive Transformers for Long-Range Sequence Modelling},
journal = {arXiv preprint},
url = {https://arxiv.org/abs/1911.05507},
year = {2019},
}

• Descrição :

Este conjunto de dados contém o benchmark de modelagem de linguagem PG-19. Inclui um conjunto de livros extraídos do projeto de livros do Projeto Gutenberg ( https://www.gutenberg.org ), que foram publicados antes de 1919. Também contém metadados de títulos de livros e datas de publicação. O PG-19 tem mais do que o dobro do tamanho do benchmark Billion Word e contém documentos que são 20X mais longos, em média, do que o benchmark de modelagem de linguagem de longo alcance do WikiText.

Os livros são particionados em um conjunto de treinamento, validação e teste. Os metadados dos livros são armazenados em metadata.csv que contém (book_id, short_book_title, publication_date, book_link).

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code north_east

• Página inicial : https://github.com/deepmind/pg19

• Código -fonte: tfds.datasets.pg19.Builder

• Versões :

  • 0.1.1 (padrão): sem notas de versão.

• Tamanho do download : Unknown size

• Tamanho do conjunto de dados : 10.94 GiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'book_id': int32,
    'book_link': string,
    'book_text': Text(shape=(), dtype=string),
    'book_title': string,
    'publication_date': string,
})

• Documentação do recurso:

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): Não compatível.

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@article{raecompressive2019,
author = {Rae, Jack W and Potapenko, Anna and Jayakumar, Siddhant M and
          Hillier, Chloe and Lillicrap, Timothy P},
title = {Compressive Transformers for Long-Range Sequence Modelling},
journal = {arXiv preprint},
url = {https://arxiv.org/abs/1911.05507},
year = {2019},
}