- opis :
Dane zawierają zestawy od 1 do 7 trójek postaci podmiot-orzeczenie-obiekt wyodrębnione z (DBpedia)[ https://wiki.dbpedia.org/ ] oraz tekst w języku naturalnym, który jest werbalizacją tych trójek. Dane testowe obejmują 15 różnych domen, z których tylko 10 pojawia się w danych treningowych. Zestaw danych jest zgodny ze znormalizowanym formatem tabeli.
Dodatkowa dokumentacja : Przeglądaj dokumenty z kodem na
Strona główna : https://webnlg-challenge.loria.fr/challenge_2017/
Kod źródłowy :
tfds.structured.web_nlg.WebNlg
Wersje :
-
0.1.0
(domyślnie): Brak informacji o wersji.
-
Rozmiar pliku do pobrania :
19.76 MiB
Rozmiar zestawu danych :
13.78 MiB
Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak
Podziały :
Rozdzielać | Przykłady |
---|---|
'test_all' | 4928 |
'test_unseen' | 2433 |
'train' | 18102 |
'validation' | 2268 |
- Struktura funkcji :
FeaturesDict({
'input_text': FeaturesDict({
'context': string,
'table': Sequence({
'column_header': string,
'content': string,
'row_number': int16,
}),
}),
'target_text': string,
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształt | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDict | ||||
Wprowadź tekst | FunkcjeDict | |||
tekst_wejściowy/kontekst | Napinacz | strunowy | ||
tekst_wejściowy/tabela | Sekwencja | |||
tekst_wejściowy/tabela/nagłówek_kolumny | Napinacz | strunowy | ||
tekst_wejściowy/tabela/treść | Napinacz | strunowy | ||
tekst_wejściowy/tabela/numer_wiersza | Napinacz | int16 | ||
tekst_docelowy | Napinacz | strunowy |
Nadzorowane klucze (zobacz dokument
as_supervised
):('input_text', 'target_text')
Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.
Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
- Cytat :
@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""
}