Data Structure ?
839.37M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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レディット自己投稿分類タスク（RSPCT）へようこそ！
このデータセットの目的は、多くのクラスを持つ興味深い大規模なテキスト分類問題を作成することであり、同種のほとんどのデータセットが抱えるラベルの疎性の問題を解消することです。詳細な解説についてはブログ記事を、またはこちらの論文を参照してください。目的は、自己投稿を投稿されたサブレディットに分類することです。内容の重複を最小限に抑えるために、「良い」サブレディットのセットを選択するのに多大な努力が払われています。
このデータセットについては、続ける前にブログ記事の解説を参照することをおすすめします。詳細な質問がある場合は、こちらに論文の草案もあります。
データ
データは1013のサブレディットから投稿された101.3万件の自己投稿で構成されています（クラスごとに1000件のサンプル）。各投稿について、サブレディット、タイトル、および自己投稿の内容が提供されています。
また、このデータセットの作成に使用された約3000のサブレディットについて、手動で注釈を付けたものをsubreddit_info.csvに含めています。これは、このデータセットに含めるサブレディットを選択する際の主な基準です。各サブレディットにはトップレベルのカテゴリとサブカテゴリが含まれており、データに含まれない場合は除外理由も記載されています。
推奨事項
データの最後の20％をテストセットとして分割することをおすすめします（これがすべてのデータのランダムな層化サンプルになるように整理されています）。私たちの実験では、K = {1, 3, 5}のPrecision-at-Kメトリックを最適化しています。
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