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finiteautomata/yahoo_dataset

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Hugging Face2023-10-04 更新2024-03-04 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/finiteautomata/yahoo_dataset
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官方服务:
资源简介:
--- configs: - config_name: default data_files: - split: train path: data/train-* - split: test path: data/test-* dataset_info: features: - name: id dtype: int32 - name: topic dtype: class_label: names: '0': Society & Culture '1': Science & Mathematics '2': Health '3': Education & Reference '4': Computers & Internet '5': Sports '6': Business & Finance '7': Entertainment & Music '8': Family & Relationships '9': Politics & Government - name: question_title dtype: string - name: question_content dtype: string - name: best_answer dtype: string - name: question_title_embeddings sequence: float32 - name: question_content_embeddings sequence: float32 - name: best_answer_embeddings sequence: float32 splits: - name: train num_bytes: 1032387680 num_examples: 200000 - name: test num_bytes: 309853862 num_examples: 60000 download_size: 500190426 dataset_size: 1342241542 --- # Dataset Card for "yahoo_dataset" [More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
提供机构:
finiteautomata
原始信息汇总

数据集概述

配置

  • 默认配置
    • 训练集:路径为 data/train-*
    • 测试集:路径为 data/test-*

数据特征

  • id:数据类型为 int32
  • topic:数据类型为分类标签,包含以下类别:
    • 0: Society & Culture
    • 1: Science & Mathematics
    • 2: Health
    • 3: Education & Reference
    • 4: Computers & Internet
    • 5: Sports
    • 6: Business & Finance
    • 7: Entertainment & Music
    • 8: Family & Relationships
    • 9: Politics & Government
  • question_title:数据类型为 string
  • question_content:数据类型为 string
  • best_answer:数据类型为 string
  • question_title_embeddings:数据类型为 float32 序列
  • question_content_embeddings:数据类型为 float32 序列
  • best_answer_embeddings:数据类型为 float32 序列

数据分割

  • 训练集
    • 字节数:1032387680
    • 样本数:200000
  • 测试集
    • 字节数:309853862
    • 样本数:60000

数据集大小

  • 下载大小:500190426 字节
  • 数据集大小:1342241542 字节
搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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面向高校/科研机构的开源数据集话题

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