数据结构 ?
1.11G
Data Structure ?
* 以上分析是由系统提取分析形成的结果，具体实际数据为准。
README.md
WikiText语言建模数据集是从维基百科上一组经过验证的好文章和特色文章中提取的超过1亿个令牌的集合。
与宾夕法尼亚树库（PTB）的预处理版本相比，WikiText-2大了2倍多，WikiText-103大了110倍多。WikiText数据集还具有更大的词汇表，并保留了原始的大小写、标点符号和数字，所有这些都在PTB中删除了。由于该数据集由完整的文章组成，因此非常适合于可以利用长期依赖关系的模型。
Published results: WikiText-103
Validation and testing perplexities for WikiText-103. Lower is better.
| Publication | Model | Parameters | Validation | Testing |
|---|---|---|---|---|
| Grave et al. 2016 | LSTM | - | - | 48.7 |
| Grave et al. 2016 | Neural cache model (size = 100) | - | - | 44.8 |
| Grave et al. 2016 | Neural cache model (size = 2000) | - | - | 40.8 |
Published results: WikiText-2
Validation and testing perplexities for WikiText-2. Lower is better.
| Publication | Model | Parameters | Validation | Testing |
|---|---|---|---|---|
| Merity et al. 2016 | Zoneout + Variational LSTM | 20M | 108.7 | 100.9 |
| Grave et al. 2016 | LSTM | - | - | 99.3 |
| Merity et al. 2016 | Variational LSTM (code from Gal 2015) | 20M | 101.7 | 96.3 |
| Grave et al. 2016 | Neural cache model (size = 100) | - | - | 81.6 |
| Merity et al. 2016 | Pointer LSTM (window = 100) | 21M | 84.8 | 80.8 |
| Grave et al. 2016 | Neural cache model (size = 2000) | - | - | 68.9 |
Dataset statistics
In comparison to
the Mikolov processed version of the Penn Treebank (PTB), the WikiText
datasets are larger. WikiText-2 aims to be of a similar size to the PTB
while WikiText-103 contains all articles extracted from Wikipedia. The
WikiText datasets also retain numbers (as opposed to replacing them with N), case (as opposed to all text being lowercased), and punctuation (as opposed to stripping them out).
| Penn Treebank | WikiText-2 | WikiText-103 | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Train | Valid | Test | Train | Valid | Test | Train | Valid | Test | |
| Articles | - | - | - | 600 | 60 | 60 | 28,475 | 60 | 60 |
| Tokens | 887,521 | 70,390 | 78,669 | 2,088,628 | 217,646 | 245,569 | 103,227,021 | 217,646 | 245,569 |
| Vocab | 10,000 | 33,278 | 267,735 | ||||||
| OoV | 4.8% | 2.6% | 0.4% | ||||||
Citation credit
Stephen Merity, Caiming Xiong, James Bradbury, and Richard Socher. 2016. Pointer Sentinel Mixture Models
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If you have questions about the dataset or want to report new results, contact Stephen Merity.
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