five

loubnabnl/preprocessed-issues

收藏
Hugging Face2023-02-24 更新2024-03-04 收录
下载链接:
https://hf-mirror.com/datasets/loubnabnl/preprocessed-issues
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
--- dataset_info: features: - name: repo dtype: string - name: org dtype: string - name: issue_id dtype: int64 - name: issue_number dtype: int64 - name: pull_request struct: - name: number dtype: int64 - name: repo dtype: string - name: user_login dtype: string - name: events list: - name: action dtype: string - name: author dtype: string - name: comment_id dtype: float64 - name: datetime dtype: int64 - name: masked_author dtype: string - name: text dtype: string - name: title dtype: string - name: type dtype: string - name: user_count dtype: int64 - name: event_count dtype: int64 - name: text_size dtype: int64 - name: bot_issue dtype: bool - name: modified_by_bot dtype: bool - name: text_size_no_bots dtype: int64 - name: modified_usernames dtype: bool splits: - name: train num_bytes: 15868077 num_examples: 7351 download_size: 7504145 dataset_size: 15868077 --- # Dataset Card for "preprocessed-issues" [More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
提供机构:
loubnabnl
原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

"preprocessed-issues"

数据集特征

  • repo: 字符串类型
  • org: 字符串类型
  • issue_id: 整数类型(int64)
  • issue_number: 整数类型(int64)
  • pull_request: 结构类型,包含以下字段:
    • number: 整数类型(int64)
    • repo: 字符串类型
    • user_login: 字符串类型
  • events: 列表类型,包含以下字段:
    • action: 字符串类型
    • author: 字符串类型
    • comment_id: 浮点数类型(float64)
    • datetime: 整数类型(int64)
    • masked_author: 字符串类型
    • text: 字符串类型
    • title: 字符串类型
    • type: 字符串类型
  • user_count: 整数类型(int64)
  • event_count: 整数类型(int64)
  • text_size: 整数类型(int64)
  • bot_issue: 布尔类型
  • modified_by_bot: 布尔类型
  • text_size_no_bots: 整数类型(int64)
  • modified_usernames: 布尔类型

数据集分割

  • train:
    • 数据量: 15868077字节
    • 示例数量: 7351

数据集大小

  • 下载大小: 7504145字节
  • 数据集大小: 15868077字节
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作