gumka_multi_rc
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Eraser Multi RC to zestaw danych do zapytań dotyczących fragmentów wielowierszowych wraz z odpowiedziami i uzasadnieniem. Każdy przykład w tym zbiorze danych składa się z następujących 5 części
- Przejście wielowierszowe 2. Zapytanie o przejście 3. Odpowiedź na zapytanie
- Klasyfikacja co do tego, czy odpowiedź jest poprawna czy błędna 5. Wyjaśnienie uzasadniające klasyfikację
Rozdzielać | Przykłady |
---|
'test' | 4848 |
'train' | 24029 |
'validation' | 3214 |
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),
})
Funkcja | Klasa | Kształt | Typ D | Opis |
---|
| FunkcjeDict | | | |
dowody | Sekwencja (tekst) | (Nic,) | strunowy | |
etykieta | Etykieta klasy | | int64 | |
przejście | Tekst | | strunowy | |
zapytanie_i_odpowiedź | Tekst | | strunowy | |
@unpublished{eraser2019,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}
}
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2022-12-06 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2022-12-06 UTC."],[],[],null,["# eraser_multi_rc\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nEraser Multi RC is a dataset for queries over multi-line passages, along with\nanswers and a rationalte. Each example in this dataset has the following 5 parts\n\n1. A Mutli-line Passage 2. A Query about the passage 3. An Answer to the query\n2. A Classification as to whether the answer is right or wrong 5. An Explanation justifying the classification\n\n- **Additional Documentation** :\n [Explore on Papers With Code\n north_east](https://paperswithcode.com/dataset/multirc)\n\n- **Homepage** :\n \u003chttps://cogcomp.seas.upenn.edu/multirc/\u003e\n\n- **Source code** :\n [`tfds.text.EraserMultiRc`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/text/eraser_multi_rc.py)\n\n- **Versions**:\n\n - **`0.1.1`** (default): No release notes.\n- **Download size** : `1.59 MiB`\n\n- **Dataset size** : `62.59 MiB`\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n Yes\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|----------------|----------|\n| `'test'` | 4,848 |\n| `'train'` | 24,029 |\n| `'validation'` | 3,214 |\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'evidences': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),\n 'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),\n 'passage': Text(shape=(), dtype=string),\n 'query_and_answer': Text(shape=(), dtype=string),\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|------------------|----------------|---------|--------|-------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| evidences | Sequence(Text) | (None,) | string | |\n| label | ClassLabel | | int64 | |\n| passage | Text | | string | |\n| query_and_answer | Text | | string | |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `None`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n Not supported.\n\n- **Examples**\n ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\n- **Citation**:\n\n @unpublished{eraser2019,\n title = {ERASER: A Benchmark to Evaluate Rationalized NLP Models},\n author = {Jay DeYoung and Sarthak Jain and Nazneen Fatema Rajani and Eric Lehman and Caiming Xiong and Richard Socher and Byron C. Wallace}\n }\n @inproceedings{MultiRC2018,\n author = {Daniel Khashabi and Snigdha Chaturvedi and Michael Roth and Shyam Upadhyay and Dan Roth},\n title = {Looking Beyond the Surface:A Challenge Set for Reading Comprehension over Multiple Sentences},\n booktitle = {NAACL},\n year = {2018}\n }"]]