spacco

• Descrizione :

GAP è un set di dati bilanciato per genere contenente 8.908 coppie di coreference etichettate di (pronome ambiguo, nome antecedente), campionato da Wikipedia e rilasciato da Google AI Language per la valutazione della risoluzione della coreference nelle applicazioni pratiche.

• Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice

• Home page : https://github.com/google-research-datasets/gap-coreference

• Codice sorgente : tfds.text.Gap

• Versioni :

  • 0.1.0 : Versione iniziale.
  • 0.1.1 (impostazione predefinita): corregge l'analisi del campo booleano A-coref e B-coref .

• Dimensione del download : 2.29 MiB

• Dimensione del set di dati: 2.96 MiB

• Auto-cache ( documentazione ): Sì

• Divisioni :

Diviso	Esempi
'test'	2.000
'train'	2.000
'validation'	454

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'A': Text(shape=(), dtype=string),
    'A-coref': bool,
    'A-offset': int32,
    'B': Text(shape=(), dtype=string),
    'B-coref': bool,
    'B-offset': int32,
    'ID': Text(shape=(), dtype=string),
    'Pronoun': Text(shape=(), dtype=string),
    'Pronoun-offset': int32,
    'Text': Text(shape=(), dtype=string),
    'URL': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
UN	Testo		corda
A-coref	Tensore		bool
A-offset	Tensore		int32
B	Testo		corda
B-coref	Tensore		bool
B-offset	Tensore		int32
ID	Testo		corda
Pronome	Testo		corda
Pronome-offset	Tensore		int32
Testo	Testo		corda
URL	Testo		corda

• Chiavi supervisionate (Vedi as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@article{DBLP:journals/corr/abs-1810-05201,
  author    = {Kellie Webster and
               Marta Recasens and
               Vera Axelrod and
               Jason Baldridge},
  title     = {Mind the {GAP:} {A} Balanced Corpus of Gendered Ambiguous Pronouns},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1810.05201},
  year      = {2018},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1810.05201},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1810.05201},
  timestamp = {Tue, 30 Oct 2018 20:39:56 +0100},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/abs-1810-05201},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}