quac

• Descripción :

La respuesta a preguntas en contexto es un conjunto de datos para modelar, comprender y participar en el diálogo de búsqueda de información. Las instancias de datos consisten en un diálogo interactivo entre dos trabajadores de la multitud: (1) un estudiante que plantea una secuencia de preguntas de forma libre para aprender tanto como sea posible sobre un texto oculto de Wikipedia, y (2) un profesor que responde a las preguntas proporcionando breves extractos (se extiende) del texto. QuAC presenta desafíos que no se encuentran en los conjuntos de datos de comprensión de máquinas existentes: sus preguntas suelen ser más abiertas, sin respuesta o solo significativas dentro del contexto del diálogo.

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code

• Página de inicio: https://quac.ai/

• Código fuente : tfds.datasets.quac.Builder

• Versiones :

  • 1.0.0 (predeterminado): Versión inicial.

• Tamaño de la descarga : 73.47 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 298.04 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Divisiones :

Separar	Ejemplos
'train'	83,568
'validation'	7,354

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'answers': Sequence({
        'answer_start': int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'background': Text(shape=(), dtype=string),
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'followup': Text(shape=(), dtype=string),
    'orig_answer': FeaturesDict({
        'answer_start': int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'section_title': Text(shape=(), dtype=string),
    'title': Text(shape=(), dtype=string),
    'yesno': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Documentación de características :

Rasgo	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
respuestas	Secuencia
respuestas/answer_start	Tensor		int32
respuestas/texto	Texto		cadena
antecedentes	Texto		cadena
contexto	Texto		cadena
seguimiento	Texto		cadena
orig_respuesta	CaracterísticasDict
orig_answer/answer_start	Tensor		int32
orig_answer/texto	Texto		cadena
pregunta	Texto		cadena
sección de título	Texto		cadena
título	Texto		cadena
sí No	Texto		cadena

• Teclas supervisadas (ver as_supervised doc ): ('context', 'answers')

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@article{choi2018quac,
  title={Quac: Question answering in context},
  author={Choi, Eunsol and He, He and Iyyer, Mohit and Yatskar, Mark and Yih, Wen-tau and Choi, Yejin and Liang, Percy and Zettlemoyer, Luke},
  journal={arXiv preprint arXiv:1808.07036},
  year={2018}
}