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HDLTex/web_of_science（複製）
データの内容
Web of Science の文書を階層的なカテゴリに分類するデータで、WOS-11967、WOS-46985、WOS-5736 の 3 つを含む。1 行が 1 件の文書で、input_data に本文、label にカテゴリの ID、label_level_1 と label_level_2 に親と子の階層のラベルが入る。台帳では、ラベル名が別ファイルにあり、全件が train 分割として入っていると注記している。
データの概要
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 行数 | 64,688（3 構成・3 分割の合計） |
| 列数 | 4 |
| 容量 | 14.49 KB（ファイル 3 本） |
| ファイルの形式 | py 1 |
| 言語 | en |
| 公開 | public |
構成と分割
| 構成（config） | 分割（split）ごとの行数 | 列数 |
|---|---|---|
WOS5736 |
train 5,736 |
4 |
WOS11967 |
train 11,967 |
4 |
WOS46985 |
train 46,985 |
4 |
列（構成 WOS5736。どの構成も同じ列）
| 列 | 型 |
|---|---|
input_data |
string |
label |
int32 |
label_level_1 |
int32 |
label_level_2 |
int32 |
行数と列は元のカードの YAML（dataset_info）の記載。データセットビューアでは読めなかった。全データセットの一覧は HYUKI5/dataset-catalog にある。
複製について
HDLTex/web_of_science をリビジョン 26ae29c300edec4acafbda030653640241c9f9a8 の時点でそのまま複製したもの。中身は変えていない。判断モデル Laya（convaiinnovations/laya）の微調整に使う候補として、調査メモ（Laya 学習用データセット調査）に載せたデータを集めている。
出典
- 元のデータセット: https://huggingface.co/datasets/HDLTex/web_of_science
- 複製したリビジョン:
26ae29c300edec4acafbda030653640241c9f9a8（2024-01-18 11:17:53+00:00） - 元のライセンス表記:
other
論文
- 元のカードに論文へのリンクは見つからなかった
アノテーションの方法
収集の根拠
初期のデータ収集と正規化
元データの言語の作成者は誰か
アノテーションの過程
微調整に使うときの注意
- 調査メモの台帳での区分: B（継承条件・gated・モデル由来の条件・上流の規約などが付く）。区分は記載の文言で機械的に付けたもので、法的な判定ではない。学習に入れる前に元のカードとライセンスの原文で確かめる。
- Laya の入力は 2,048 token まで（ModernBERT-large / mmBERT）。長い本文は先頭から黙って切られるので、切れる行は事前に除くか、要約・切り出しをしてから入れる。
- 分割は記事・文書単位で行い、同じ本文から作った別の問いを学習側と較正側に分けない。温度と閾値は学習に使っていない分割で別々に当てる。
調査メモの記述
| メモ | 節 | ライセンス（記載） | 確認 | 注記 |
|---|---|---|---|---|
science_tech.md |
Q3. 論文テキストの分類・文役割・引用意図・メタ（choice / score） (L93) | HF タグ無し。README 本文は MIT 風の許諾文（"Copyright (c) 2017 Kamran Kowsari"、README 確認） | 確認済 | 上流/条件注記 ／ 確認印なし(各ファイルの凡例により確認済扱い) ／ 原文注記: ラベルが整数 ID のみでラベル名は別ファイル（README に Y.txt の説明）。全件 train のみ（自前分割） |
元のカード（日本語訳）
以下は元のデータセットのカードの本文を日本語に訳したもの（機械翻訳）。訳に疑問があるときは、末尾の原文を確かめる。
データセットカード: "web_of_science"
目次
- データセットの説明
- データセットの概要
- 対応タスクとリーダーボード
- 言語
- データセットの構造
- データの例
- データのフィールド
- データの分割
- データセットの作成
- 収集の根拠
- 元データ
- アノテーション
- 個人情報と機微な情報
- データ利用上の注意
- データセットの社会的影響
- バイアスについての議論
- その他の既知の制約
- 追加情報
- データセットの管理者
- ライセンス情報
- 引用情報
- 貢献者
データセットの説明
- ホームページ: https://data.mendeley.com/datasets/9rw3vkcfy4/6
- リポジトリ: More Information Needed
- 論文: More Information Needed
- 問い合わせ先: More Information Needed
- ダウンロードしたデータセットファイルのサイズ: 180.67 MB
- 生成されたデータセットのサイズ: 89.81 MB
- ディスク使用量の合計: 270.48 MB
データセットの概要
著作権 (c) 2017 Kamran Kowsari
本データセットおよび関連するドキュメントファイル（「データセット」）のコピーを入手するすべての人に対し、データセットを制限なしに扱う許可を無償で与える。これには、データセットのコピーを使用、複製、改変、結合、公開、配布、サブライセンス、および/または販売する権利が含まれ、データセットを提供された人にも同様のことを行わせる許可を与える。ただし、次の条件に従うものとする:
上記の著作権表示と本許可表示は、データセットのすべての複製または実質的な部分に含めなければならない。
このデータセットを使う場合は引用してほしい。参照論文: HDLTex: Hierarchical Deep Learning for Text Classification
データセットの説明:
3 つのデータセットがあり、WOS-11967、WOS-46985、WOS-5736 を含む。 各フォルダには次のファイルが含まれる: -X.txt -Y.txt -YL1.txt -YL2.txt
X は、テキスト系列を含む入力データである。 Y は目的値（ターゲット値）である。 YL1 は第 1 階層（親ラベル）の目的値である。 YL2 は第 1 階層（子ラベル）の目的値である。 Web of Science データセット WOS-5736 -このデータセットは、5,736 件の文書を含み、11 のカテゴリがある。そのうち 3 つは親カテゴリである。
対応タスクとリーダーボード
言語
データセットの構造
データの例
WOS11967
- ダウンロードしたデータセットファイルのサイズ: 60.22 MB
- 生成されたデータセットのサイズ: 16.25 MB
- ディスク使用量の合計: 76.48 MB
'train' の例は次のとおり。
WOS46985
- ダウンロードしたデータセットファイルのサイズ: 60.22 MB
- 生成されたデータセットのサイズ: 65.50 MB
- ディスク使用量の合計: 125.72 MB
'train' の例は次のとおり。
WOS5736
- ダウンロードしたデータセットファイルのサイズ: 60.22 MB
- 生成されたデータセットのサイズ: 8.05 MB
- ディスク使用量の合計: 68.27 MB
'train' の例は次のとおり。
データのフィールド
データフィールドは、すべての分割で同じである。
WOS11967
input_data:string型の特徴量。label:int32型の特徴量。label_level_1:int32型の特徴量。label_level_2:int32型の特徴量。
WOS46985
input_data:string型の特徴量。label:int32型の特徴量。label_level_1:int32型の特徴量。label_level_2:int32型の特徴量。
WOS5736
input_data:string型の特徴量。label:int32型の特徴量。label_level_1:int32型の特徴量。label_level_2:int32型の特徴量。
データの分割
| name | train |
|---|---|
| WOS11967 | 11967 |
| WOS46985 | 46985 |
| WOS5736 | 5736 |
データセットの作成
収集の根拠
元データ
初期のデータ収集と正規化
元データの言語の作成者は誰か
アノテーション
アノテーションの過程
アノテーターは誰か
個人情報と機微な情報
データ利用上の注意
データセットの社会的影響
バイアスについての議論
その他の既知の制約
追加情報
データセットの管理者
ライセンス情報
引用情報
@inproceedings{kowsari2017HDLTex,
title={HDLTex: Hierarchical Deep Learning for Text Classification},
author={Kowsari, Kamran and Brown, Donald E and Heidarysafa, Mojtaba and Jafari Meimandi, Kiana and and Gerber, Matthew S and Barnes, Laura E},
booktitle={Machine Learning and Applications (ICMLA), 2017 16th IEEE International Conference on},
year={2017},
organization={IEEE}
}
貢献者
このデータセットを追加してくれた @thomwolf、@lhoestq、@mariamabarham、@lewtun に感謝する。
原文（英語）
Dataset Card for "web_of_science"
Dataset Summary
Copyright (c) 2017 Kamran Kowsari
Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this dataset and associated documentation files (the "Dataset"), to deal in the dataset without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Dataset, and to permit persons to whom the dataset is furnished to do so, subject to the following conditions:
The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Dataset.
If you use this dataset please cite: Referenced paper: HDLTex: Hierarchical Deep Learning for Text Classification
Description of Dataset:
Here is three datasets which include WOS-11967 , WOS-46985, and WOS-5736 Each folder contains: -X.txt -Y.txt -YL1.txt -YL2.txt
X is input data that include text sequences Y is target value YL1 is target value of level one (parent label) YL2 is target value of level one (child label) Web of Science Dataset WOS-5736 -This dataset contains 5,736 documents with 11 categories which include 3 parents categories.
Supported Tasks and Leaderboards
Languages
Dataset Structure
Data Instances
WOS11967
- Size of downloaded dataset files: 60.22 MB
- Size of the generated dataset: 16.25 MB
- Total amount of disk used: 76.48 MB
An example of 'train' looks as follows.
WOS46985
- Size of downloaded dataset files: 60.22 MB
- Size of the generated dataset: 65.50 MB
- Total amount of disk used: 125.72 MB
An example of 'train' looks as follows.
WOS5736
- Size of downloaded dataset files: 60.22 MB
- Size of the generated dataset: 8.05 MB
- Total amount of disk used: 68.27 MB
An example of 'train' looks as follows.
Data Fields
The data fields are the same among all splits.
WOS11967
input_data: astringfeature.label: aint32feature.label_level_1: aint32feature.label_level_2: aint32feature.
WOS46985
input_data: astringfeature.label: aint32feature.label_level_1: aint32feature.label_level_2: aint32feature.
WOS5736
input_data: astringfeature.label: aint32feature.label_level_1: aint32feature.label_level_2: aint32feature.
Data Splits
| name | train |
|---|---|
| WOS11967 | 11967 |
| WOS46985 | 46985 |
| WOS5736 | 5736 |
Dataset Creation
Curation Rationale
Source Data
Initial Data Collection and Normalization
Who are the source language producers?
Annotations
Annotation process
Who are the annotators?
Personal and Sensitive Information
Considerations for Using the Data
Social Impact of Dataset
Discussion of Biases
Other Known Limitations
Additional Information
Dataset Curators
Licensing Information
Citation Information
@inproceedings{kowsari2017HDLTex,
title={HDLTex: Hierarchical Deep Learning for Text Classification},
author={Kowsari, Kamran and Brown, Donald E and Heidarysafa, Mojtaba and Jafari Meimandi, Kiana and and Gerber, Matthew S and Barnes, Laura E},
booktitle={Machine Learning and Applications (ICMLA), 2017 16th IEEE International Conference on},
year={2017},
organization={IEEE}
}
Contributions
Thanks to @thomwolf, @lhoestq, @mariamabarham, @lewtun for adding this dataset.
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