eraser_multi_rc

• Descripción :

Eraser Multi RC es un conjunto de datos para consultas sobre pasajes de varias líneas, junto con respuestas y una justificación. Cada ejemplo en este conjunto de datos tiene las siguientes 5 partes

1. Un pasaje de varias líneas 2. Una consulta sobre el pasaje 3. Una respuesta a la consulta
2. Una clasificación sobre si la respuesta es correcta o incorrecta 5. Una explicación que justifica la clasificación

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code

• Página de inicio: https://cogcomp.seas.upenn.edu/multirc/

• Código fuente : tfds.text.EraserMultiRc

• Versiones :

  • 0.1.1 (predeterminado): Sin notas de la versión.

• Tamaño de la descarga : 1.59 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 62.59 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

• Divisiones :

Separar	Ejemplos
'test'	4,848
'train'	24,029
'validation'	3,214

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'evidences': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'passage': Text(shape=(), dtype=string),
    'query_and_answer': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Documentación de características :

Rasgo	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
evidencias	Secuencia (Texto)	(Ninguna,)	cuerda
etiqueta	Etiqueta de clase		int64
paso	Texto		cuerda
consulta_y_respuesta	Texto		cuerda

• Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@unpublished{eraser2019,
    title = {ERASER: A Benchmark to Evaluate Rationalized NLP Models},
    author = {Jay DeYoung and Sarthak Jain and Nazneen Fatema Rajani and Eric Lehman and Caiming Xiong and Richard Socher and Byron C. Wallace}
}
@inproceedings{MultiRC2018,
    author = {Daniel Khashabi and Snigdha Chaturvedi and Michael Roth and Shyam Upadhyay and Dan Roth},
    title = {Looking Beyond the Surface:A Challenge Set for Reading Comprehension over Multiple Sentences},
    booktitle = {NAACL},
    year = {2018}
}