каск

• Описание :

QASC — это набор данных для ответов на вопросы с упором на состав предложений. Он состоит из 9 980 вопросов с 8 вариантами ответов о школьных науках (8 134 обучающих, 926 разрабатываемых, 920 тестовых) и содержит 17 миллионов предложений.

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом

• Домашняя страница : https://allenai.org/data/qasc

• Исходный код : tfds.datasets.qasc.Builder

• Версии :

  • 0.1.0 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

• Размер загрузки : 1.54 MiB

• Размер набора данных : 6.61 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да

• Сплиты :

Расколоть	Примеры
'test'	920
'train'	8134
'validation'	926

• Структура функции :

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),
})

• Документация по функциям :

Особенность	Учебный класс	Форма	Dтип	Описание
	ОсобенностиDict
ключ ответа	Текст		нить
выбор	Последовательность
выбор/метка	Текст		нить
выбор/текст	Текст		нить
комбинированный факт	Текст		нить
факт1	Текст		нить
факт2	Текст		нить
форматированный_вопрос	Текст		нить
я бы	Текст		нить
вопрос	Текст		нить

• Ключи под наблюдением (см . документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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},
}