quac

  • Mô tả:

Trả lời câu hỏi trong ngữ cảnh là một tập dữ liệu để lập mô hình, hiểu và tham gia vào hộp thoại tìm kiếm thông tin. Các trường hợp dữ liệu bao gồm một hộp thoại tương tác giữa hai nhân viên đám đông: (1) một sinh viên đặt ra một chuỗi các câu hỏi dạng tự do để tìm hiểu càng nhiều càng tốt về một văn bản Wikipedia ẩn và (2) một giáo viên trả lời các câu hỏi bằng cách cung cấp các đoạn trích ngắn (khoảng cách) từ văn bản. QuAC đưa ra những thách thức không có trong bộ dữ liệu hiểu máy hiện có: các câu hỏi của nó thường có kết thúc mở hơn, không thể trả lời được hoặc chỉ có ý nghĩa trong ngữ cảnh hộp thoại.

  • Trang chủ: https://quac.ai/

  • Source code: tfds.text.quac.Quac

  • phiên bản:

    • 1.0.0 (mặc định): Phiên bản đầu tiên.
  • Dung lượng tải về: 73.47 MiB

  • Dataset kích thước: 298.04 MiB

  • Tự động lưu trữ ( tài liệu ): Không

  • tách:

Tách ra Các ví dụ
'train' 83.568
'validation' 7.354
  • Các tính năng:
FeaturesDict({
    'answers': Sequence({
        'answer_start': tf.int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    }),
    'background': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'context': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'followup': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'orig_answer': FeaturesDict({
        'answer_start': tf.int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    }),
    'question': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'section_title': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'title': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'yesno': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • Trích dẫn:
@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}
}