cosmos_qa

• 説明:

Cosmos QA は、常識に基づいた読解力を必要とする 35.6K の問題の大規模なデータセットであり、多肢選択問題として作成されています。人々の日常の物語の多様なコレクションの行間を読むことに焦点を当て、文脈内の正確なテキスト範囲を超えた推論を必要とする出来事の可能性のある原因または結果について質問します。

• 追加のドキュメント:コードを使用したペーパーの探索

• ホームページ: https://wilburone.github.io/cosmos/

• ソースコード: tfds.question_answering.CosmosQA

• バージョン:

  • 1.0.0 (デフォルト): リリース ノートはありません。

• ダウンロードサイズ: 23.27 MiB

• データセットサイズ: 27.09 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

• スプリット:

スプリット	例
'test'	6,963
'train'	25,262
'validation'	2,985

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'answer0': Text(shape=(), dtype=string),
    'answer1': Text(shape=(), dtype=string),
    'answer2': Text(shape=(), dtype=string),
    'answer3': Text(shape=(), dtype=string),
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 機能のドキュメント:

特徴	クラス	形	Dtype	説明
	特徴辞書
答え0	文章		ストリング
答え1	文章		ストリング
答え2	文章		ストリング
答え3	文章		ストリング
環境	文章		ストリング
ID	文章		ストリング
ラベル	クラスラベル		int64
質問	文章		ストリング

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): None

• 図( tfds.show_examples ): サポートされていません。

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@inproceedings{huang-etal-2019-cosmos,
    title = "Cosmos {QA}: Machine Reading Comprehension with Contextual Commonsense Reasoning",
    author = "Huang, Lifu  and
      Le Bras, Ronan  and
      Bhagavatula, Chandra  and
      Choi, Yejin",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP)",
    year = "2019",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/D19-1243"
}