- opis :
Zbiór danych zawierający 14 000 rozmów z 81 000 par pytanie-odpowiedź. QReCC opiera się na pytaniach TREC CAsT, QuAC i Google Natural Questions.
Strona główna : https://github.com/apple/ml-qrecc
Kod źródłowy :
tfds.text.qrecc.QReCC
Wersje :
-
1.0.0
(domyślnie): Wersja początkowa.
-
Rozmiar pliku do pobrania :
7.60 MiB
Rozmiar zestawu danych :
69.29 MiB
Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak
Podziały :
Podział | Przykłady |
---|---|
'test' | 16451 |
'train' | 63501 |
- Struktura funkcji :
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),
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształtować się | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDict | ||||
odpowiadać | Tekst | strunowy | ||
adres_odpowiedzi | Tekst | strunowy | ||
kontekst | Sekwencja (tekst) | (Nic,) | strunowy | |
identyfikator_rozmowy | Skalarny | int32 | Identyfikator konwersacji. | |
pytanie | Tekst | strunowy | ||
pytanie_przepisz | Tekst | strunowy | ||
źródło | Tekst | strunowy | Pierwotne źródło danych — QuAC, CAsT lub Natural Questions | |
identyfikator_zwrotu | Skalarny | int32 | Identyfikator konwersacji z kolei w konwersacji. |
Klucze nadzorowane (Zobacz dokument
as_supervised
):None
Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.
Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
- Cytat :
@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}
}