zabójca2

• opis :

Kontekstualizacja

ASSIN 2 jest drugą edycją Avaliação de Possibleidade Semântica e Inferência Textual (Ocena podobieństwa semantycznego i wiązania tekstowego) i był warsztatem połączonym ze STIL 2019 . Następuje po pierwszej edycji ASSIN , proponując nowe wspólne zadanie z nowymi danymi.

Warsztaty oceniały systemy, które oceniają dwa rodzaje relacji między dwoma zdaniami: semantyczne podobieństwo tekstowe i uwikłanie w tekst.

Semantyczne podobieństwo tekstowe polega na ilościowym określeniu poziomu równoważności semantycznej między zdaniami, podczas gdy rozpoznawanie powiązań tekstowych polega na sklasyfikowaniu, czy pierwsze zdanie pociąga za sobą drugie.

Dane

Korpus wykorzystany w ASSIN 2 składa się z raczej prostych zdań. Postępując zgodnie z procedurami zawartymi w zadaniu 1 SemEval 2014, staraliśmy się usunąć z korpusu nazwane byty i mowę zależną oraz staraliśmy się, aby wszystkie czasowniki były w czasie teraźniejszym. Dostępne są instrukcje adnotacji dla adnotatorów (w języku portugalskim).

Dane szkoleniowe i walidacyjne składają się odpowiednio z 6500 i 500 par zdań w brazylijskim portugalskim, z adnotacjami pod kątem implikacji i podobieństwa semantycznego. Wartości podobieństwa semantycznego wahają się od 1 do 5, a klasy implikacji tekstu to implikacja lub jej brak. Dane testowe składają się z około 3000 par zdań z tą samą adnotacją. Wszystkie dane zostały ręcznie opatrzone adnotacjami.

Ocena

Ocena Ocena zgłoszeń do ASSIN 2 została przeprowadzona przy użyciu tych samych metryk, co w przypadku pierwszego ASSIN, z F1 precyzji i pamięci jako głównym miernikiem implikacji tekstu i korelacji Pearsona dla podobieństwa semantycznego. Skrypty oceny są takie same jak w poprzedniej edycji.

PS.: Opis pochodzi z oficjalnej strony głównej .

• Dodatkowa dokumentacja : Przeglądaj dokumenty z kodem na

• Strona główna : https://sites.google.com/view/assin2/english

• Kod źródłowy : tfds.datasets.assin2.Builder

• Wersje :

  • 1.0.0 (domyślnie): Wersja początkowa.

• Rozmiar pliku do pobrania : 2.02 MiB

• Rozmiar zestawu danych : 1.82 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

Rozdzielać	Przykłady
'test'	2448
'train'	6500
'validation'	500

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'entailment': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'hypothesis': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': int32,
    'similarity': float32,
    'text': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Dokumentacja funkcji :

Funkcja	Klasa	Kształt	Typ D	Opis
	FunkcjeDict
ustanowienie majoratu	Etykieta klasy		int64
hipoteza	Tekst		strunowy
ID	Napinacz		int32
podobieństwo	Napinacz		pływak32
tekst	Tekst		strunowy

• Klucze nadzorowane (Zobacz dokument as_supervised ): None

• Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

• Cytat :

@inproceedings{DBLP:conf/propor/RealFO20,
  author    = {Livy Real and
               Erick Fonseca and
               Hugo Gon{\c{c} }alo Oliveira},
  editor    = {Paulo Quaresma and
               Renata Vieira and
               Sandra M. Alu{\'{\i} }sio and
               Helena Moniz and
               Fernando Batista and
               Teresa Gon{\c{c} }alves},
  title     = {The {ASSIN} 2 Shared Task: {A} Quick Overview},
  booktitle = {Computational Processing of the Portuguese Language - 14th International
               Conference, {PROPOR} 2020, Evora, Portugal, March 2-4, 2020, Proceedings},
  series    = {Lecture Notes in Computer Science},
  volume    = {12037},
  pages     = {406--412},
  publisher = {Springer},
  year      = {2020},
  url       = {https://doi.org/10.1007/978-3-030-41505-1_39},
  doi       = {10.1007/978-3-030-41505-1_39},
  timestamp = {Tue, 03 Mar 2020 09:40:18 +0100},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/conf/propor/RealFO20.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}