Gap = Vão

• Descrição :

GAP é um conjunto de dados balanceado por gênero contendo 8.908 pares rotulados de correferência de (pronome ambíguo, nome antecedente), amostrados da Wikipedia e divulgados pelo Google AI Language para a avaliação da resolução de correferência em aplicações práticas.

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code

• Página inicial : https://github.com/google-research-datasets/gap-coreference

• Código -fonte: tfds.text.Gap

• Versões :

  • 0.1.0 : versão inicial.
  • 0.1.1 (padrão): Corrige a análise do campo booleano A-coref e B-coref .

• Tamanho do download : 2.29 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 2.96 MiB

• Cache automático ( documentação ): Sim

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'test'	2.000
'train'	2.000
'validation'	454

• Estrutura de recursos :

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),
})

• Documentação do recurso:

Funcionalidade	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
UMA	Texto		fragmento
A-coref	tensor		bool
Deslocamento A	tensor		int32
B	Texto		fragmento
B-coref	tensor		bool
B-offset	tensor		int32
EU IRIA	Texto		fragmento
Pronome	Texto		fragmento
Pronome-offset	tensor		int32
Texto	Texto		fragmento
URL	Texto		fragmento

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): Não compatível.

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@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}
}