lỗ hổng

• Mô tả :

GAP là một tập dữ liệu cân bằng giới tính chứa 8.908 cặp được gắn nhãn coreference (đại từ không rõ ràng, tên riêng), được lấy mẫu từ Wikipedia và được Google AI Language phát hành để đánh giá độ phân giải của coreference trong các ứng dụng thực tế.

• Trang chủ : https://github.com/google-research-datasets/gap-coreference

• Mã nguồn : tfds.text.Gap

• Các phiên bản :

  • 0.1.0 (mặc định): Không có ghi chú phát hành.

• Kích thước tải xuống : 2.29 MiB

• Kích thước tập dữ liệu : Unknown size

• Tự động lưu trong bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không xác định

• Tách :

Tách ra	Các ví dụ
'test'	2.000
'train'	2.000
'validation'	454

• Cấu trúc tính năng :

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

• Tài liệu tính năng :

Tính năng	Lớp	Hình dạng	Loại	Sự miêu tả
	Các tính năng
MỘT	Bản văn		tf.string
A-coref	Tensor		tf.bool
A-offset	Tensor		tf.int32
B	Bản văn		tf.string
B-coref	Tensor		tf.bool
B-bù đắp	Tensor		tf.int32
TÔI	Bản văn		tf.string
Đại từ	Bản văn		tf.string
Đại từ-bù trừ	Tensor		tf.int32
Bản văn	Bản văn		tf.string
URL	Bản văn		tf.string

• Khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): None

• Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

• Trích dẫn :

@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}
}