Data Structure ?
794.68M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
このデータセットは、私がセビリア大学で博士号を取得する間に作成されました（http://www.tdg-seville.info/fogallego/Personal%20Info）。ラベル付けされた条件を含むデータセットは見つからなかったので、博士号取得の主な目標がユーザー定義のパターンや特定目的の辞書、分類体系、ヒューリスティックに依存せずに条件を識別できることであったため、独自に構築することにしました。
このデータセットは、2018年マドリッド機械学習サマースクールのポスターセッションで発表されました（http://mlss.ii.uam.es/mlss2018/posters.html）。
内容
英語とスペイン語のレビューは、2017年4月から5月の間にciao.comからランダムに収集されました。文章は、その出所に応じて15のドメインに分類されました。具体的には、成人、ベビーケア、美容、書籍、カメラ、コンピューター、映画、ヘッドセット、ホテル、音楽、オーブン、ペット、携帯電話、テレビ、ビデオゲームです。
私たちのデータセットは、2つのファイルで構成されています。sentences.csvとconditions.csvです。前者には文章の全セットが含まれ、後者には手動でラベル付けされた条件が含まれています。
各列の意味をよりよく理解するために、詳細に説明します。
sentence.csv:
sentence_uuid: 文章の一意の識別子
sentence_text: 文章のテキスト
language: 文章の言語
domain: 文章のドメイン
labelled: 文章がラベル付けされているかどうか
conditions.csv:
sentence_uuid: 対応するラベル付けされた文章の一意の識別子
condition_uuid: 条件の一意の識別子
begin_connective: 条件の接続詞が始まる文字位置
end_connective: 条件の接続詞が終わる文字位置
begin_condition: 条件の残りの部分が始まる文字位置
end_condition: 条件の残りの部分が終わる文字位置
language: 対応するラベル付けされた文章の言語
domain: 対応するラベル付けされた文章のドメイン
謝辞
私の博士号取得とこのデータセットは、Opileak.comとスペインの研究開発プログラム（助成金TIN2013 - 40848 - RおよびTIN2013 - 40848 - R）によって支援されました。
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