q_re_cc

• Deskripsi :

Kumpulan data yang berisi 14 ribu percakapan dengan 81 ribu pasangan pertanyaan-jawaban. QReCC dibuat berdasarkan pertanyaan dari TREC CAST, QuAC, dan Google Natural Questions.

• Beranda : https://github.com/apple/ml-qrecc

• Kode sumber : tfds.text.qrecc.QReCC

• Versi :

  • 1.0.0 (default): Rilis awal.

• Ukuran unduhan : 7.60 MiB

• Ukuran dataset : 69.29 MiB

• Di-cache otomatis ( dokumentasi ): Ya

• Perpecahan :

Membelah	Contoh
'test'	16.451
'train'	63.501

• Struktur fitur :

FeaturesDict({
    'answer': Text(shape=(), dtype=string),
    'answer_url': Text(shape=(), dtype=string),
    'context': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'conversation_id': Scalar(shape=(), dtype=int32),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'question_rewrite': Text(shape=(), dtype=string),
    'source': Text(shape=(), dtype=string),
    'turn_id': Scalar(shape=(), dtype=int32),
})

• Dokumentasi fitur :

Fitur	Kelas	Membentuk	Dtype	Keterangan
	fiturDict
menjawab	Teks		rangkaian
answer_url	Teks		rangkaian
konteks	Urutan (Teks)	(Tidak ada,)	rangkaian
id_percakapan	Skalar		int32	Id percakapan.
pertanyaan	Teks		rangkaian
pertanyaan_tulis ulang	Teks		rangkaian
sumber	Teks		rangkaian	Sumber asli data -- baik QuAC, CAsT, atau Natural Questions
turn_id	Skalar		int32	ID percakapan berubah, di dalam percakapan.

• Kunci yang diawasi (Lihat as_supervised doc ): None

• Gambar ( tfds.show_examples ): Tidak didukung.

• Contoh ( tfds.as_dataframe ):

• Kutipan :

@article{qrecc,
  title={Open-Domain Question Answering Goes Conversational via Question Rewriting},
  author={Anantha, Raviteja and Vakulenko, Svitlana and Tu, Zhucheng and Longpre, Shayne and Pulman, Stephen and Chappidi, Srinivas},
  journal={Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies},
  year={2021}
}