fantascienza

Descrizione :

Il set di dati SciTail è un set di dati di implicazione creato da esami scientifici a scelta multipla e frasi web. Ogni domanda e la scelta della risposta corretta vengono convertite in un'affermazione assertiva per formare l'ipotesi. Il recupero delle informazioni viene utilizzato per ottenere testo pertinente da un ampio corpus testuale di frasi web, e queste frasi sono usate come premessa P. per creare il set di dati SciTail. Il set di dati contiene 27.026 esempi con 10.101 esempi con etichetta implica e 16.925 esempi con etichetta neutra.

Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice
Homepage : https://allenai.org/data/scitail
Codice sorgente : tfds.datasets.sci_tail.Builder
Versioni :
- 1.0.0 (impostazione predefinita): versione iniziale.
Dimensione del download : 13.52 MiB
Dimensione del set di dati: 6.01 MiB
Auto-cache ( documentazione ): Sì
Divisioni :

Diviso	Esempi
`'test'`	2.126
`'train'`	23.097
`'validation'`	1.304

Struttura delle caratteristiche :

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

Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Tipo D
	CaratteristicheDict
ipotesi	Testo	corda
etichetta	ClassLabel	int64
premessa	Testo	corda

Chiavi supervisionate (Vedi as_supervised doc ): None
Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.
Esempi ( tfds.as_dataframe ):

Citazione :

@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}
}