q_re_cc

• Descrição :

Um conjunto de dados contendo 14 mil conversas com 81 mil pares de perguntas e respostas. O QReCC é construído com base em perguntas do TREC CAsT, QuAC e Google Natural Questions.

• Página inicial : https://github.com/apple/ml-qrecc

• Código -fonte: tfds.text.qrecc.QReCC

• Versões :

  • 1.0.0 (padrão): versão inicial.

• Tamanho do download : 7.60 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 69.29 MiB

• Cache automático ( documentação ): Sim

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'test'	16.451
'train'	63.501

• Estrutura de recursos :

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),
})

• Documentação do recurso:

Funcionalidade	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
responder	Texto		fragmento
answer_url	Texto		fragmento
contexto	Sequência (Texto)	(Nenhum,)	fragmento
id da conversação	Escalar		int32	O id da conversa.
pergunta	Texto		fragmento
question_rewrite	Texto		fragmento
fonte	Texto		fragmento	A fonte original dos dados -- QuAC, CAsT ou Natural Questions
turn_id	Escalar		int32	O id do turno da conversa, dentro de uma conversa.

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): Não compatível.

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@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}
}