web_nlg

  • Описание :

Данные содержат наборы от 1 до 7 троек формы субъект-сказуемое-объект, извлеченные из (DBpedia) [ https://wiki.dbpedia.org/ ] и текст на естественном языке, который представляет собой вербализацию этих троек. Тестовые данные охватывают 15 различных доменов, из которых только 10 появляются в обучающих данных. Набор данных соответствует стандартному формату таблицы.

Расколоть Примеры
'test_all' 4928
'test_unseen' 2433
'train' 18 102
'validation' 2268
  • Структура функции :
FeaturesDict({
    'input_text': FeaturesDict({
        'context': string,
        'table': Sequence({
            'column_header': string,
            'content': string,
            'row_number': int16,
        }),
    }),
    'target_text': string,
})
  • Документация по функциям :
Особенность Учебный класс Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
input_text ОсобенностиDict
input_text/контекст Тензор нить
input_text/таблица Последовательность
input_text/таблица/column_header Тензор нить
input_text/таблица/содержание Тензор нить
input_text/таблица/номер_строки Тензор int16
целевой_текст Тензор нить
  • Цитата :
@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""
}