Datasets:

Dataset Viewer

The viewer is disabled because this dataset repo requires arbitrary Python code execution. Please consider removing the loading script and relying on automated data support (you can use convert_to_parquet from the datasets library). If this is not possible, please open a discussion for direct help.

YAML Metadata Warning: empty or missing yaml metadata in repo card (https://huggingface.co/docs/hub/datasets-cards)

Dataset Summary

Original source - https://github.com/microsoft/OpenKP

Dataset Structure

Data Fields

  • id: unique identifier of the document.
  • document: Whitespace separated list of words in the document.
  • doc_bio_tags: BIO tags for each word in the document. B stands for the beginning of a keyphrase and I stands for inside the keyphrase. O stands for outside the keyphrase and represents the word that isn't a part of the keyphrase at all.
  • extractive_keyphrases: List of all the present keyphrases.
  • abstractive_keyphrase: List of all the absent keyphrases.

Data Splits

Split #datapoints
Train 134894
Test 6614
Validation 6616

Usage

Full Dataset

from datasets import load_dataset

# get entire dataset
dataset = load_dataset("midas/openkp", "raw")

# sample from the train split
print("Sample from training data split")
train_sample = dataset["train"][0]
print("Fields in the sample: ", [key for key in train_sample.keys()])
print("Tokenized Document: ", train_sample["document"])
print("Document BIO Tags: ", train_sample["doc_bio_tags"])
print("Extractive/present Keyphrases: ", train_sample["extractive_keyphrases"])
print("Abstractive/absent Keyphrases: ", train_sample["abstractive_keyphrases"])
print("\n-----------\n")

# sample from the validation split
print("Sample from validation data split")
validation_sample = dataset["validation"][0]
print("Fields in the sample: ", [key for key in validation_sample.keys()])
print("Tokenized Document: ", validation_sample["document"])
print("Document BIO Tags: ", validation_sample["doc_bio_tags"])
print("Extractive/present Keyphrases: ", validation_sample["extractive_keyphrases"])
print("Abstractive/absent Keyphrases: ", validation_sample["abstractive_keyphrases"])
print("\n-----------\n")

# sample from the test split
print("Sample from test data split")
test_sample = dataset["test"][0]
print("Fields in the sample: ", [key for key in test_sample.keys()])
print("Tokenized Document: ", test_sample["document"])
print("Document BIO Tags: ", test_sample["doc_bio_tags"])
print("Extractive/present Keyphrases: ", test_sample["extractive_keyphrases"])
print("Abstractive/absent Keyphrases: ", test_sample["abstractive_keyphrases"])
print("\n-----------\n")

Output

Sample from training data split
Fields in the sample:  ['id', 'document', 'doc_bio_tags', 'extractive_keyphrases', 'abstractive_keyphrases', 'other_metadata']
Tokenized Document:  ['Star', 'Trek', 'Discovery', 'Season', '1', 'Director', 'NA', 'Actors', 'Jason', 'Isaacs', 'Doug', 'Jones', 'Shazad', 'Latif', 'Sonequa', 'MartinGreen', 'Genres', 'SciFi', 'Country', 'USA', 'Release', 'Year', '2017', 'Duration', 'NA', 'Synopsis', 'Ten', 'years', 'before', 'Kirk', 'Spock', 'and', 'the', 'Enterprise', 'the', 'USS', 'Discovery', 'discovers', 'new', 'worlds', 'and', 'lifeforms', 'as', 'one', 'Starfleet', 'officer', 'learns', 'to', 'understand', 'all', 'things', 'alien', 'YOU', 'ARE', 'WATCHING', 'Star', 'Trek', 'Discovery', 'Season', '1', '000', '000', 'Loaded', 'Progress', 'The', 'video', 'keeps', 'buffering', 'Just', 'pause', 'it', 'for', '510', 'minutes', 'then', 'continue', 'playing', 'Share', 'Star', 'Trek', 'Discovery', 'Season', '1', 'movie', 'to', 'your', 'friends', 'Share', 'to', 'support', 'Putlocker', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', '11', '12', '13', '14', '15', 'Version', '1', 'Server', 'Mega', 'Play', 'Movie', 'Version', '2', 'Server', 'TheVideo', 'Link', '1', 'Play', 'Movie', 'Version', '3', 'Server', 'TheVideo', 'Link', '2', 'Play', 'Movie', 'Version', '4', 'Server', 'TheVideo', 'Link', '3', 'Play', 'Movie', 'Version', '5', 'Server', 'TheVideo', 'Link', '4', 'Play', 'Movie', 'Version', '6', 'Server', 'NowVideo', 'Play', 'Movie', 'Version', '7', 'Server', 'NovaMov', 'Play', 'Movie', 'Version', '8', 'Server', 'VideoWeed', 'Play', 'Movie', 'Version', '9', 'Server', 'MovShare', 'Play', 'Movie', 'Version', '10', 'Server', 'CloudTime', 'Play', 'Movie', 'Version', '11', 'Server', 'VShare', 'Link', '1', 'Play', 'Movie', 'Version', '12', 'Server', 'VShare', 'Link', '2', 'Play', 'Movie', 'Version', '13', 'Server', 'VShare', 'Link', '3', 'Play', 'Movie', 'Version', '14', 'Server', 'VShare', 'Link', '4', 'Play', 'Movie', 'Version', '15', 'Other', 'Link', '1', 'Play', 'Movie', 'Version', '16', 'Other', 'Link', '2', 'Play', 'Movie', 'Version', '17', 'Other', 'Link', '3', 'Play', 'Movie', 'Version', '18', 'Other', 'Link', '4', 'Play', 'Movie', 'Version', '19', 'Other', 'Link', '5', 'Play', 'Movie', 'Version', '20', 'Other', 'Link', '6', 'Play', 'Movie', 'Version', '21', 'Other', 'Link', '7', 'Play', 'Movie', 'Version', '22', 'Other', 'Link', '8', 'Play', 'Movie', 'Version', '23', 'Other', 'Link', '9', 'Play', 'Movie', 'Version', '24', 'Other', 'Link', '10', 'Play', 'Movie', 'Version', '25', 'Other', 'Link', '11', 'Play', 'Movie', 'Version', '26', 'Other', 'Link', '12', 'Play', 'Movie', 'Version', '27', 'Other', 'Link', '13', 'Play', 'Movie', 'Version', '28', 'Other', 'Link', '14', 'Play', 'Movie', 'Version', '29', 'Other', 'Link', '15', 'Play', 'Movie']
Document BIO Tags:  ['B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']
Extractive/present Keyphrases:  ['star trek', 'jason isaacs', 'doug jones']
Abstractive/absent Keyphrases:  []

-----------

Sample from validation data split
Fields in the sample:  ['id', 'document', 'doc_bio_tags', 'extractive_keyphrases', 'abstractive_keyphrases', 'other_metadata']
Tokenized Document:  ['Home', 'Keygen', 'NBA', '2K17', 'nba', '2k17', 'activation', 'key', 'generator', 'nba', '2k17', 'beta', 'keygen', 'free', 'nba', '2k17', 'cd', 'codes', 'free', 'nba', '2k17', 'cd', 'download', 'nba', '2k17', 'cd', 'generator', 'no', 'survey', 'nba', '2k17', 'cd', 'key', 'download', 'without', 'survey', 'NBA', '2K17', 'CD', 'Key', 'Generator', 'No', 'Survey', 'PC', 'PS34', 'Xbox', '360ONE', 'NBA', '2K17', 'CD', 'Key', 'Generator', 'No', 'Survey', 'PC', 'PS34', 'Xbox', '360ONE', 'Penulis', 'Hacker', 'Stock', 'on', 'Friday', '9', 'September', '2016', '1253', 'NBA', '2K17', 'CD', 'Key', 'Generator', 'No', 'Survey', 'PC', 'PS34', 'Xbox', '360ONE', 'Hello', 'everybody', 'welcome', 'on', 'our', 'web', 'site', 'HackerStockcom', 'these', 'days', 'weve', 'a', 'replacement', 'Key', 'Generator', 'for', 'you', 'that', 'is', 'known', 'as', 'NBA', '2K17', 'CD', 'Key', 'Generator', 'No', 'Survey', 'PC', 'PS34', 'Xbox', '360ONE', 'youll', 'be', 'ready', 'to', 'get', 'the', 'game', 'without', 'charge', 'this', 'keygen', 'will', 'find', 'unlimited', 'Activation', 'Codes', 'for', 'you', 'on', 'any', 'platform', 'Steam', 'or', 'Origin', 'on', 'computer', 'or', 'why', 'not', 'PlayStation', 'and', 'Xbox', 'Weve', 'ready', 'one', 'thing', 'special', 'for', 'all', 'NBA', 'fans', 'and', 'players', 'a', 'special', 'tool', 'that', 'were', 'certain', 'that', 'you', 'just', 'will', 'agree', 'Our', 'tool', 'may', 'generate', 'tons', 'of', 'key', 'codes', 'for', 'laptop', 'PlayStation', '3', 'PlayStation', '4', 'Xbox', '360', 'and', 'Xbox', 'ONE', 'So', 'youll', 'get', 'early', 'access', 'to', 'the', 'current', 'game', 'through', 'our', 'key', 'generator', 'for', 'NBA', '2K17', 'simply', 'with', 'few', 'clicks', 'This', 'tool', 'will', 'generate', 'over', '800', '000', 'key', 'codes', 'for', 'various', 'platforms', 'The', 'key', 'code', 'is', 'valid', 'and', 'youll', 'be', 'ready', 'to', 'try', 'it', 'and', 'be', 'able', 'to', 'play', 'NBA', '2K17', 'without', 'charge', 'Our', 'serial', 'key', 'generator', 'tool', 'is', 'NBA', '2K17', 'CD', 'Key', 'Generator', 'No', 'Survey', 'PC', 'PS34', 'Xbox', '360ONE', 'Instructions', 'using', 'the', 'NBA', '2K17', 'CD', 'Key', 'Generator', '2017', 'is', 'quick', 'and', 'easy', 'First', 'just', 'download', 'the', 'exe', 'file', 'and', 'install', 'it', 'on', 'your', 'computer', 'After', 'running', 'the', 'program', 'select', 'the', 'platform', 'on', 'which', 'you', 'want', 'to', 'play', 'NBA', '2K17', 'Next', 'click', 'the', 'GENERATE', 'button', 'This', 'will', 'produce', 'an', 'alphanumeric', 'code', 'also', 'known', 'as', 'your', 'product', 'key', 'You', 'will', 'use', 'it', 'to', 'validate', 'the', 'authenticity', 'of', 'your', 'NBA', '2K17', 'game', 'Now', 'copy', 'and', 'paste', 'the', 'product', 'key', 'onto', 'the', 'serial', 'number', 'window', 'prompt', 'of', 'your', 'NBA', '2K17', 'software', 'You', 'will', 'gain', 'access', 'to', 'NBA', '2K17', 'Finally', 'enjoy', 'your', 'game', 'We', 'designed', 'this', 'NBA', '2K17', 'game', 'key', 'generator', 'to', 'the', 'best', 'of', 'our', 'abilities', 'We', 'truly', 'hope', 'that', 'you', 'take', 'advantage', 'of', 'its', 'features', 'to', 'fully', 'enjoy', 'your', 'NBA', '2K17', 'Please', 'let', 'us', 'know', 'if', 'you', 'encounter', 'any', 'problems', 'with', 'our', 'software', 'We', 'would', 'love', 'to', 'help', 'you', 'out', 'NBA', '2K17', 'nba', '2k17', 'activation', 'key', 'generator', 'nba', '2k17', 'beta', 'keygen', 'free', 'nba', '2k17', 'cd', 'codes', 'free', 'nba', '2k17', 'cd', 'download', 'nba', '2k17', 'cd', 'generator', 'no', 'survey', 'nba', '2k17', 'cd', 'key', 'download', 'without', 'survey', 'nba', '2k17', 'cd', 'key', 'free', 'download', 'nba', '2k17', 'cd', 'key', 'free', 'online', 'nba', '2k17', 'cd', 'key', 'generator', 'no', 'survey', 'nba', '2k17', 'cd', 'key', 'pc', 'download', 'nba', '2k17', 'cd', 'key', 'ps4', 'free', 'download', 'nba', '2k17', 'cd', 'key', 'xbox', 'free', 'download', 'nba', '2k17', 'cd', 'keyexe', 'no', 'survey', 'nba', '2k17', 'crack', 'version', 'download', 'nba', '2k17', 'download', '2016', 'nba', '2k17', 'download', 'for', 'pc', '2016', 'nba', '2k17', 'download', 'full', 'crack', 'nba', 'Posted', 'by', 'Hacker', 'Stock', 'at', '1253', 'Email', 'This', 'BlogThis', 'Labels', 'Keygen', 'NBA', '2K17', 'nba', '2k17', 'activation', 'key', 'generator', 'nba', '2k17', 'beta', 'keygen', 'free', 'nba', '2k17', 'cd', 'codes', 'free', 'nba', '2k17', 'cd', 'download', 'nba', '2k17', 'cd', 'generator', 'no', 'survey', 'nba', '2k17', 'cd', 'key', 'download', 'without', 'survey', 'Older', 'Post', 'Home', 'Subscribe', 'to', 'Post', 'Comments', 'Atom']
Document BIO Tags:  ['O', 'O', 'B', 'I', 'B', 'I', 'O', 'B', 'I', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'O', 'B', 'I', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'O', 'O', 'B', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'B', 'I', 'O', 'B', 'I', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'B', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'B', 'I', 'O', 'B', 'I', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']
Extractive/present Keyphrases:  ['nba 2k17', 'key generator', 'xbox']
Abstractive/absent Keyphrases:  []

-----------

Sample from test data split
Fields in the sample:  ['id', 'document', 'doc_bio_tags', 'extractive_keyphrases', 'abstractive_keyphrases', 'other_metadata']
Tokenized Document:  ['KSLI', '1280', 'AM', 'LATEST', 'POSTS', 'Scotty', 'McCreery', 'and', 'Wife', 'Welcome', 'New', 'Addition', 'to', 'the', 'Family', 'The', 'McCreerys', 'have', 'an', 'announcement', 'to', 'share', 'with', 'fansthe', 'family', 'is', 'getting', 'bigger', 'Wendy', 'Hermanson', '13', 'hours', 'ago', 'Kane', 'Brown', 'Serenades', 'Fans', 'With', 'Michael', 'Jackson', 'Hit', 'Watch', 'Brown', 'dusted', 'off', 'an', '80s', 'gem', 'to', 'post', 'on', 'social', 'media', 'and', 'put', 'smiles', 'on', 'the', 'faces', 'of', 'his', 'followers', 'Wendy', 'Hermanson', '20', 'hours', 'ago', 'Dolly', 'Parton', 'Scores', 'Golden', 'Globe', 'Nod', 'for', 'Girl', 'in', 'the', 'Movies', 'Congratulations', 'This', 'is', 'her', 'sixth', 'nomination', 'Sterling', 'Whitaker', '21', 'hours', 'ago', 'Remember', 'When', 'Johnny', 'Cash', 'Attacked', 'Homer', 'Simpson', 'It', 'was', 'one', 'of', 'the', 'coolest', 'guest', 'appearances', 'in', 'the', 'history', 'of', 'the', 'show', 'Sterling', 'Whitaker', '2', 'days', 'ago', 'Remember', 'Which', 'Country', 'Star', 'Murdered', 'His', 'Wife', 'The', 'career', 'of', 'one', 'of', 'country', 'musics', 'most', 'successful', 'early', 'stars', 'was', 'derailed', 'after', 'he', 'was', 'convicted', 'of', 'murdering', 'his', 'wife', 'Sterling', 'Whitaker', '2', 'days', 'ago', 'William', 'Shatner', 'to', 'Make', 'Grand', 'Ole', 'Opry', 'Debut', 'Hes', 'appearing', 'alongside', 'a', 'legendary', 'country', 'musician', 'Sterling', 'Whitaker', '2', 'days', 'ago', 'Remember', 'Who', 'First', 'Recorded', 'Garths', 'The', 'Thunder', 'Rolls', 'Have', 'you', 'ever', 'heard', 'the', 'extra', 'verse', 'Sterling', 'Whitaker', '2', 'days', 'ago', 'Danielle', 'Bradberys', 'Cover', 'of', 'Post', 'Malones', 'Psycho', 'Is', 'a', 'Stunner', 'Danielle', 'Bradbery', 'is', 'rounding', 'out', 'her', 'Yours', 'Truly', '2018', 'covers', 'project', 'by', 'sharing', 'her', 'take', 'on', 'rapper', 'Post', 'Malones', 'hit', 'Psycho', 'Angela', 'Stefano', '2', 'days', 'ago', 'Enjoy', 'Wild', 'Game', 'at', 'the', 'Texas', 'Wild', 'Bunch', 'Bonanza', 'Cook', 'Off', 'Its', 'time', 'for', 'the', 'Texas', 'Wild', 'Bunch', 'Bonanza', 'Cook', 'Off', 'and', 'Auction', 'All', 'attendees', 'get', 'to', 'sample', 'everything', 'from', 'deer', 'to', 'elk', 'to', 'bacon', 'wrapped', 'jalapeno', 'poppers', 'Rudy', 'Fernandez', '2', 'days', 'ago', 'Kid', 'Rocks', '20Foot', 'Butt', 'Bar', 'Sign', 'Gets', 'Approved', 'in', 'Nashville', 'The', 'crazy', 'sign', 'featuring', 'a', 'womans', 'rear', 'end', 'caused', 'a', 'swirl', 'of', 'discussion', 'Wendy', 'Hermanson', '2', 'days', 'ago', 'Remember', 'When', 'Dolly', 'Parton', 'Surprised', 'Reba', 'McEntire', 'on', 'the', 'Opry', 'Shes', 'made', 'so', 'many', 'special', 'memories', 'on', 'the', 'Opry', 'stage', 'Sterling', 'Whitaker', '3', 'days', 'ago', 'Chris', 'Young', 'Takes', 'on', 'the', 'Hag', 'With', 'Silver', 'Wings', 'Cover', 'Watch', 'In', 'his', 'new', 'single', 'Chris', 'Young', 'proudly', 'proclaims', 'that', 'he', 'was', 'raised', 'on', 'country', 'and', 'he', 'can', 'prove', 'it', 'Angela', 'Stefano', '3', 'days', 'ago', 'The', 'Tractors', 'Guitarist', 'Steve', 'Ripley', 'Dead', 'at', '69', 'Rest', 'in', 'peace', 'Steve', 'Carena', 'Liptak', '3', 'days', 'ago', 'Danielle', 'Bradbery', 'Rounds', 'Out', 'Yours', 'Truly', '2018', 'With', 'Psycho', 'The', 'final', 'third', 'of', 'Bradberys', 'Yours', 'Truly', '2018', 'tribute', 'project', 'is', 'here', 'Carena', 'Liptak', '3', 'days', 'ago', 'Load', 'More', 'Articles', 'Country', 'Music', 'News', 'Kane', 'Brown', 'Serenades', 'Fans', 'With', 'Michael', 'Jackson', 'Hit', 'Watch', 'Scotty', 'McCreery', 'and', 'Wife', 'Welcome', 'New', 'Addition', 'to', 'the', 'Family', 'Meet', 'the', 'Staff', 'Rudy', 'Fernandez', 'Shay', 'Hill', 'Chaz', 'Frank', 'Pain', 'Classic', 'Country', '1280', 'on', 'Facebook', 'Abilene', 'TX', 'January', '7', '2019', '70000', 'AM', 'PST', 'January', '7', '2019', '70000', 'AM', 'PST', 'January', '7', '2019', '70000', 'AM', 'PSTth', '62', 'Clear', '71', '42', 'view', 'forecast', 'VIP', 'Contests', 'New', 'Year', 'New', 'You', '100', 'Amazon', 'Gift', 'Card', 'Small', 'Business', 'Solutions', 'Devote', 'more', 'time', 'to', 'running', 'your', 'business', 'Engage', 'your', 'clients', 'across', 'multiple', 'platforms', 'Reach', 'more', 'customers', 'than', 'ever', 'before', 'Get', 'an', 'Edge', 'on', 'the', 'Competition', 'Today', 'KSLIs', 'Daily', 'Deal', 'Certificate', 'for', 'a', 'Rhythm', 'USA', 'Clock', 'From', 'Jewels', 'of', 'Time']
Document BIO Tags:  ['B', 'I', 'I', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']
Extractive/present Keyphrases:  ['ksli 1280 am']
Abstractive/absent Keyphrases:  []

-----------

Keyphrase Extraction

from datasets import load_dataset

# get the dataset only for keyphrase extraction
dataset = load_dataset("midas/openkp", "extraction")

print("Samples for Keyphrase Extraction")

# sample from the train split
print("Sample from training data split")
train_sample = dataset["train"][0]
print("Fields in the sample: ", [key for key in train_sample.keys()])
print("Tokenized Document: ", train_sample["document"])
print("Document BIO Tags: ", train_sample["doc_bio_tags"])
print("\n-----------\n")

# sample from the validation split
print("Sample from validation data split")
validation_sample = dataset["validation"][0]
print("Fields in the sample: ", [key for key in validation_sample.keys()])
print("Tokenized Document: ", validation_sample["document"])
print("Document BIO Tags: ", validation_sample["doc_bio_tags"])
print("\n-----------\n")

# sample from the test split
print("Sample from test data split")
test_sample = dataset["test"][0]
print("Fields in the sample: ", [key for key in test_sample.keys()])
print("Tokenized Document: ", test_sample["document"])
print("Document BIO Tags: ", test_sample["doc_bio_tags"])
print("\n-----------\n")

Keyphrase Generation

# get the dataset only for keyphrase generation
dataset = load_dataset("midas/openkp", "generation")

print("Samples for Keyphrase Generation")

# sample from the train split
print("Sample from training data split")
train_sample = dataset["train"][0]
print("Fields in the sample: ", [key for key in train_sample.keys()])
print("Tokenized Document: ", train_sample["document"])
print("Extractive/present Keyphrases: ", train_sample["extractive_keyphrases"])
print("Abstractive/absent Keyphrases: ", train_sample["abstractive_keyphrases"])
print("\n-----------\n")

# sample from the validation split
print("Sample from validation data split")
validation_sample = dataset["validation"][0]
print("Fields in the sample: ", [key for key in validation_sample.keys()])
print("Tokenized Document: ", validation_sample["document"])
print("Extractive/present Keyphrases: ", validation_sample["extractive_keyphrases"])
print("Abstractive/absent Keyphrases: ", validation_sample["abstractive_keyphrases"])
print("\n-----------\n")

# sample from the test split
print("Sample from test data split")
test_sample = dataset["test"][0]
print("Fields in the sample: ", [key for key in test_sample.keys()])
print("Tokenized Document: ", test_sample["document"])
print("Extractive/present Keyphrases: ", test_sample["extractive_keyphrases"])
print("Abstractive/absent Keyphrases: ", test_sample["abstractive_keyphrases"])
print("\n-----------\n")

Citation Information

@inproceedings{Xiong2019OpenDW,

  title={Open Domain Web Keyphrase Extraction Beyond Language Modeling},

  author={Lee Xiong and Chuan Hu and Chenyan Xiong and Daniel Fernando Campos and Arnold Overwijk},

  booktitle={EMNLP},

  year={2019}

}

Contributions

Thanks to @debanjanbhucs, @dibyaaaaax and @ad6398 for adding this dataset

Downloads last month
96

Models trained or fine-tuned on midas/openkp