---
configs:
- config_name: default
  data_files:
  - split: train
    path: data/train-*
  - split: validation
    path: data/validation-*
  - split: test
    path: data/test-*
dataset_info:
  features:
  - name: text
    dtype: string
  - name: title
    dtype: string
  - name: description
    dtype: string
  - name: keywords
    sequence: string
  - name: url
    dtype: string
  - name: date
    dtype: string
  - name: score
    dtype: float64
  - name: title_score
    dtype: float64
  splits:
  - name: train
    num_bytes: 108686306.38101701
    num_examples: 26534
  - name: test
    num_bytes: 6409967.018030513
    num_examples: 1710
  - name: validation
    num_bytes: 13040463.908496732
    num_examples: 3397
  download_size: 97056304
  dataset_size: 128136737.30754426
language:
- hu
pretty_name: K-Monitor sajtóadatbázis
size_categories:
- 10K<n<100K
---

Forrás: https://adatbazis.k-monitor.hu/

## Használat

```python
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset('boapps/kmdb_base')
# írjuk ki egy cikk címét
print(dataset['train'][0]['title'])
```

## Oszlopok magyarázata

`text`: cikk törzse

`title`: hírportál által adott cím

`description`: hírportál által adott lead (kis bevezető/összefoglaló az elején)

`keywords`: hírportál címkék (nem mindig van és nem mindig értelmes)

`url`: cikk url-je

`authors`: cikk szerzői, címkékhez hasonlóan, nem minden esetben van meg

`date`: cikk megjelenésének ideje, változó pontossággal és ritkán értelmetlen

`kmonitor_description`: csak korrupciós cikkek esetében, k-monitor adatbázisában tárolt leírás (sokszor egyezik a rendes leírással)

`kmonitor_title`: ugyanez címmel

`kmonitor_tags`: ez a keywords-el ellentétben K-Monitoros önkéntesek általi címkézés, meghatározott "címke halmazból" (ebben vannak még helyszínek, amiket people-höz és institutes-hoz hasonlóan szét lehetne (kéne) szedni egy places oszlopba)

`institutes`: cikkben megjelenő intézmények, K-Monitoros gyűjtés

`people`: ugyanez személyekkel