стр.19

• Описание :

Этот набор данных содержит тест языкового моделирования PG-19. Он включает в себя набор книг, извлеченных из проекта книг Project Gutenberg ( https://www.gutenberg.org ), которые были опубликованы до 1919 года. Он также содержит метаданные названий книг и дат публикации. PG-19 более чем в два раза превышает размер теста Billion Word и содержит документы, которые в среднем в 20 раз длиннее, чем тест моделирования языка дальнего действия WikiText.

Книги разделены на поезд, проверку и набор тестов. Метаданные книг хранятся в файле metadata.csv, который содержит (book_id, short_book_title, publish_date, book_link).

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

• Домашняя страница : https://github.com/deepmind/pg19

• Исходный код : tfds.datasets.pg19.Builder

• Версии :

  • 0.1.1 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

• Размер загрузки : Unknown size

• Размер набора данных : 10.94 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

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

• Документация по функциям :

• Ключи под наблюдением (см . документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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},
}

• Описание :

Этот набор данных содержит тест языкового моделирования PG-19. Он включает в себя набор книг, извлеченных из проекта книг Project Gutenberg ( https://www.gutenberg.org ), которые были опубликованы до 1919 года. Он также содержит метаданные названий книг и дат публикации. PG-19 более чем в два раза превышает размер теста Billion Word и содержит документы, которые в среднем в 20 раз длиннее, чем тест моделирования языка дальнего действия WikiText.

Книги разделены на поезд, проверку и набор тестов. Метаданные книг хранятся в файле metadata.csv, который содержит (book_id, short_book_title, publish_date, book_link).

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

• Домашняя страница : https://github.com/deepmind/pg19

• Исходный код : tfds.datasets.pg19.Builder

• Версии :

  • 0.1.1 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

• Размер загрузки : Unknown size

• Размер набора данных : 10.94 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

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

• Документация по функциям :

• Ключи под наблюдением (см . документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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},
}