libroabiertoqa

• Descripción :

El conjunto de datos contiene 5.957 preguntas de opción múltiple de 4 vías. Además, proporcionan 5167 datos de conocimiento común de fuentes múltiples y una versión ampliada de las preguntas de entrenamiento/desarrollo/prueba en las que cada pregunta está asociada con su hecho central de origen, una puntuación de precisión humana, una puntuación de claridad y un trabajador colectivo anónimo. IDENTIFICACIÓN.

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code

• Página de inicio: https://leaderboard.allenai.org/open_book_qa/submissions/get-started

• Código fuente : tfds.datasets.openbookqa.Builder

• Versiones :

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

• Tamaño de descarga : 1.38 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 2.40 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

• Divisiones :

Separar	Ejemplos
'test'	500
'train'	4,957
'validation'	500

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'answerKey': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'clarity': float32,
    'fact1': Text(shape=(), dtype=string),
    'humanScore': float32,
    'question': FeaturesDict({
        'choice_A': Text(shape=(), dtype=string),
        'choice_B': Text(shape=(), dtype=string),
        'choice_C': Text(shape=(), dtype=string),
        'choice_D': Text(shape=(), dtype=string),
        'stem': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'turkIdAnonymized': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Documentación de características :

Rasgo	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
clave de respuesta	Etiqueta de clase		int64
claridad	Tensor		flotar32
hecho1	Texto		cuerda
puntuación humana	Tensor		flotar32
pregunta	CaracterísticasDict
pregunta/elección_A	Texto		cuerda
pregunta/elección_B	Texto		cuerda
pregunta/elección_C	Texto		cuerda
pregunta/elección_D	Texto		cuerda
pregunta/raíz	Texto		cuerda
turkIdAnonimizado	Texto		cuerda

• Teclas supervisadas (ver documento as_supervised ): ('question', 'answerKey')

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@article{mihaylov2018can,
  title={Can a suit of armor conduct electricity? a new dataset for open book question answering},
  author={Mihaylov, Todor and Clark, Peter and Khot, Tushar and Sabharwal, Ashish},
  journal={arXiv preprint arXiv:1809.02789},
  year={2018}
}