sci_tail

• 説明:

SciTail データセットは、多肢選択式の科学試験と Web 文から作成された含意データセットです。各質問と正解の選択は、仮説を形成するための断定的なステートメントに変換されます。 Web 文の大規模なテキスト コーパスから情報検索を使用して関連するテキストを取得し、これらの文を前提 P として使用します。このような前提と仮説のペアの注釈は、サポートする (含意) またはサポートしない (ニュートラル) としてクラウドソーシングされます。 SciTail データセットを作成します。データセットには 27,026 の例が含まれており、そのうち 10,101 の例が含意ラベル付きで、16,925 の例が中立ラベル付きです。

• 追加のドキュメント:コードを使用したペーパーの探索

• ホームページ: https://allenai.org/data/scitail

• ソース コード: tfds.datasets.sci_tail.Builder

• バージョン:

  • 1.0.0 (デフォルト): 初期リリース。

• ダウンロードサイズ: 13.52 MiB

• データセットサイズ: 6.01 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

• スプリット:

スプリット	例
'test'	2,126
'train'	23,097
'validation'	1,304

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'hypothesis': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'premise': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 機能のドキュメント:

特徴	クラス	形	Dtype	説明
	特徴辞書
仮説	文章		ストリング
ラベル	クラスラベル		int64
前提	文章		ストリング

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): None

• 図( tfds.show_examples ): サポートされていません。

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@inproceedings{khot2018scitail,
    title={Scitail: A textual entailment dataset from science question answering},
    author={Khot, Tushar and Sabharwal, Ashish and Clark, Peter},
    booktitle={Proceedings of the 32th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2018)},
    url = "http://ai2-website.s3.amazonaws.com/publications/scitail-aaai-2018_cameraready.pdf",
    year={2018}
}