- 설명 :
81,000개의 질문-답변 쌍이 있는 14,000개의 대화가 포함된 데이터 세트입니다. QReCC는 TREC CAST, QuAC 및 Google Natural Questions의 질문을 기반으로 합니다.
소스 코드 :
tfds.text.qrecc.QReCC
버전 :
-
1.0.0
(기본값): 최초 릴리스.
-
다운로드 크기 :
7.60 MiB
데이터 세트 크기 :
69.29 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'test' | 16,451 |
'train' | 63,501 |
- 기능 구조 :
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),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
대답 | 텍스트 | 끈 | ||
답변_URL | 텍스트 | 끈 | ||
문맥 | 시퀀스(텍스트) | (없음,) | 끈 | |
conversation_id | 스칼라 | int32 | 대화의 ID입니다. | |
문제 | 텍스트 | 끈 | ||
질문_재작성 | 텍스트 | 끈 | ||
원천 | 텍스트 | 끈 | 데이터의 원래 출처 -- QuAC, CAT 또는 Natural Questions | |
turn_id | 스칼라 | int32 | 대화 내 대화 차례의 ID입니다. |
감독된 키 (
as_supervised
문서 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ):
- 인용 :
@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}
}