quac

• Deskripsi :

Question Answering in Context adalah kumpulan data untuk pemodelan, pemahaman, dan partisipasi dalam dialog pencarian informasi. Contoh data terdiri dari dialog interaktif antara dua pekerja kerumunan: (1) seorang siswa yang mengajukan serangkaian pertanyaan bentuk bebas untuk belajar sebanyak mungkin tentang teks Wikipedia yang tersembunyi, dan (2) seorang guru yang menjawab pertanyaan dengan memberikan kutipan singkat (span) dari teks. QuAC memperkenalkan tantangan yang tidak ditemukan dalam kumpulan data pemahaman mesin yang ada: pertanyaannya seringkali lebih terbuka, tidak dapat dijawab, atau hanya bermakna dalam konteks dialog.

• Dokumentasi Tambahan : Jelajahi di Makalah Dengan Kode

• Beranda : https://quac.ai/

• Kode sumber : tfds.datasets.quac.Builder

• Versi :

  • 1.0.0 (default): Rilis awal.

• Ukuran unduhan : 73.47 MiB

• Ukuran dataset : 298.04 MiB

• Di-cache otomatis ( dokumentasi ): Tidak

• Perpecahan :

Membelah	Contoh
'train'	83.568
'validation'	7.354

• Struktur fitur :

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),
})

• Dokumentasi fitur :

Fitur	Kelas	Membentuk	Dtype	Keterangan
	fiturDict
jawaban	Urutan
jawaban/jawaban_mulai	Tensor		int32
jawaban/teks	Teks		rangkaian
Latar Belakang	Teks		rangkaian
konteks	Teks		rangkaian
mengikuti	Teks		rangkaian
orig_answer	fiturDict
orig_answer/answer_start	Tensor		int32
orig_answer/teks	Teks		rangkaian
pertanyaan	Teks		rangkaian
bagian_judul	Teks		rangkaian
judul	Teks		rangkaian
ya Tidak	Teks		rangkaian

• Kunci yang diawasi (Lihat as_supervised doc ): ('context', 'answers')

• Gambar ( tfds.show_examples ): Tidak didukung.

• Contoh ( tfds.as_dataframe ):

• Kutipan :

@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}
}