mse30/ReflectSumm
收藏Hugging Face2024-07-12 更新2024-07-13 收录
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资源简介：
ReflectSumm数据集包含782个课程反思，旨在促进教育领域和观点摘要领域的新摘要技术的发展与评估。每个反思都关联有一个质量（特异性）评分，范围从1到4。此外，数据集还提供了三种摘要任务：抽象摘要、抽取摘要和短语摘要。
The ReflectSumm dataset consists of 782 lecture reflections collected to facilitate the development and evaluation of novel summarization techniques tailored for educational and opinion summarization domains. The dataset consists of an input set of reflections and corresponding 3 summarization tasks: Abstractive, Extractive, and Phrase Summaries. For each reflection, there is an associated quality (specificity) score ranging from 1 to 4, where 1 is least specific reflection and 4 is the most specific reflection.
提供机构：
mse30
原始信息汇总
ReflectSumm Dataset
数据集描述
- 数据集名称: ReflectSumm
- 数据来源: 782个课程反思
- 用途: 开发和评估针对教育和意见总结领域的新型总结技术
- 任务类型:
- 抽象总结 (Abstractive)
- 抽取总结 (Extractive)
- 短语总结 (Phrase Summaries)
- 质量评分: 每个反思都有一个从1到4的特定性评分，其中1表示最不具体的反思，4表示最具体的反思。
数据处理
- 处理脚本:
process_data.py - 输入文件:
Reflect_sum.csv - 输出文件:
processed_reflect_summ.json - 处理内容: 提取反思文本及其特定性评分
引用
- 论文: "ReflectSumm: A Benchmark for Course Reflection Summarization"
- 作者:
- Mohamed Elaraby
- Yang Zhong
- Diane Litman
- Ahmed Ashraf Butt
- Muhsin Menekse
- 会议: 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024)
- 出版商: ELRA and ICCL
