qasc

• Descriptif :

QASC est un ensemble de données de questions-réponses axé sur la composition des phrases. Il se compose de 9 980 questions à choix multiples à 8 questions sur les sciences à l'école primaire (8 134 train, 926 dev, 920 test) et est livré avec un corpus de 17 millions de phrases.

• Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code

• Page d' accueil : https://allenai.org/data/qasc

• Code source : tfds.datasets.qasc.Builder

• Versions :

  • 0.1.0 (par défaut) : aucune note de version.

• Taille du téléchargement : 1.54 MiB

• Taille du jeu de données : 6.61 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

Diviser	Exemples
'test'	920
'train'	8 134
'validation'	926

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'answerKey': Text(shape=(), dtype=string),
    'choices': Sequence({
        'label': Text(shape=(), dtype=string),
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'combinedfact': Text(shape=(), dtype=string),
    'fact1': Text(shape=(), dtype=string),
    'fact2': Text(shape=(), dtype=string),
    'formatted_question': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Documentation des fonctionnalités :

Caractéristique	Classe	Façonner	Dtype	Description
	FonctionnalitésDict
answerKey	Texte		chaîne de caractères
les choix	Séquence
choix/étiquette	Texte		chaîne de caractères
choix/texte	Texte		chaîne de caractères
fait combiné	Texte		chaîne de caractères
fait1	Texte		chaîne de caractères
fait2	Texte		chaîne de caractères
question_formatée	Texte		chaîne de caractères
identifiant	Texte		chaîne de caractères
question	Texte		chaîne de caractères

• Clés supervisées (Voir as_supervised doc ): None

• Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

• Citation :

@article{allenai:qasc,
      author    = {Tushar Khot and Peter Clark and Michal Guerquin and Peter Jansen and Ashish Sabharwal},
      title     = {QASC: A Dataset for Question Answering via Sentence Composition},
      journal   = {arXiv:1910.11473v2},
      year      = {2020},
}