Wyścig

• opis :

Race to wielkoskalowy zbiór danych dotyczących czytania ze zrozumieniem, zawierający ponad 28 000 fragmentów i prawie 100 000 pytań. Zbiór danych jest zbierany z egzaminów z języka angielskiego w Chinach, które są przeznaczone dla uczniów gimnazjów i szkół średnich. Zbiór danych może służyć jako zestaw szkoleniowy i testowy do rozumienia maszynowego.

• Dodatkowa dokumentacja : Przeglądaj dokumenty z kodem na

• Opis konfiguracji: Konfigurator konfiguracji zestawu danych RACE.

• Strona główna : https://www.cs.cmu.edu/~glai1/data/race/

• Kod źródłowy : tfds.datasets.race.Builder

• Wersje :

  • 1.0.0 : Pierwsza wersja.
  • 2.0.0 (domyślnie): Dodaj identyfikator przykładu.

• Rozmiar pliku do pobrania : 24.26 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'answers': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'article': Text(shape=(), dtype=string),
    'example_id': Text(shape=(), dtype=string),
    'options': Sequence(Sequence(Text(shape=(), dtype=string))),
    'questions': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
})

• Dokumentacja funkcji :

Funkcja	Klasa	Kształtować się	Typ D	Opis
	FunkcjeDict
odpowiedzi	Sekwencja (tekst)	(Nic,)	strunowy
artykuł	Tekst		strunowy
identyfikator_przykładu	Tekst		strunowy
opcje	Sekwencja(Sekwencja(Tekst))	(Brak, brak)	strunowy
pytania	Sekwencja (tekst)	(Nic,)	strunowy

• Klucze nadzorowane (Zobacz dokument as_supervised ): None

• Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.

• Cytat :

@article{lai2017large,
    title={RACE: Large-scale ReAding Comprehension Dataset From Examinations},
    author={Lai, Guokun and Xie, Qizhe and Liu, Hanxiao and Yang, Yiming and Hovy, Eduard},
    journal={arXiv preprint arXiv:1704.04683},
    year={2017}
}

race/high (domyślna konfiguracja)

• Rozmiar zestawu danych : 52.39 MiB

• Podziały :

Podział	Przykłady
'dev'	1021
'test'	1045
'train'	18728

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

rasa/środek

• Rozmiar zestawu danych : 12.51 MiB

• Podziały :

Podział	Przykłady
'dev'	368
'test'	362
'train'	6409

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):