reddit

• תיאור :

קורפוס זה מכיל פוסטים מעובדים מראש ממערך הנתונים של Reddit. מערך הנתונים מורכב מ-3,848,330 פוסטים באורך ממוצע של 270 מילים לתוכן, ו-28 מילים לסיכום.

התכונות כוללות מחרוזות: מחבר, גוף, normalizedBody, תוכן, סיכום, subreddit, subreddit_id. תוכן משמש כמסמך וסיכום משמש כסיכום.

• תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד north_east

• דף הבית : https://github.com/webis-de/webis-tldr-17-corpus

• קוד מקור : tfds.datasets.reddit.Builder

• גרסאות :

  • 1.0.0 (ברירת מחדל): אין הערות שחרור.

• גודל הורדה : 2.93 GiB

• גודל מערך נתונים : 18.09 GiB

• שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא

• פיצולים :

• מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'author': string,
    'body': string,
    'content': string,
    'id': string,
    'normalizedBody': string,
    'subreddit': string,
    'subreddit_id': string,
    'summary': string,
})

• תיעוד תכונה :

• מפתחות בפיקוח (ראה as_supervised doc ): ('content', 'summary')

• איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

• ציטוט :

@inproceedings{volske-etal-2017-tl,
    title = "{TL};{DR}: Mining {R}eddit to Learn Automatic Summarization",
    author = {V{\"o}lske, Michael  and
      Potthast, Martin  and
      Syed, Shahbaz  and
      Stein, Benno},
    booktitle = "Proceedings of the Workshop on New Frontiers in Summarization",
    month = sep,
    year = "2017",
    address = "Copenhagen, Denmark",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/W17-4508",
    doi = "10.18653/v1/W17-4508",
    pages = "59--63",
    abstract = "Recent advances in automatic text summarization have used deep neural networks to generate high-quality abstractive summaries, but the performance of these models strongly depends on large amounts of suitable training data. We propose a new method for mining social media for author-provided summaries, taking advantage of the common practice of appending a {``}TL;DR{''} to long posts. A case study using a large Reddit crawl yields the Webis-TLDR-17 dataset, complementing existing corpora primarily from the news genre. Our technique is likely applicable to other social media sites and general web crawls.",
}