- Descriptif :
Génération de questions à l'aide d'un ensemble de données d'escouade à l'aide de fractionnements de données décrits dans «Neural Question Generation from Text: A Preliminary Study» (Zhou et al, 2017) et «Learning to Ask: Neural Question Generation for Reading Comprehension» (Du et al, 2017).
Page d' accueil : https://github.com/xinyadu/nqg @inproceedings{du-etal-2017-learning, title = "Apprendre à poser : génération de questions neurales pour la compréhension de la lecture", auteur = "Du, Xinya et Shao, Junru et Cardie, Claire", booktitle = "Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)", month = jul, year = "2017", address = "Vancouver, Canada", publisher = " Association for Computational Linguistics", url = "https://aclanthology.org/P17-1123", doi = "10.18653/v1/P17-1123", pages = "1342--1352", } ", mois = juil, année = "2017", adresse = "Vancouver, Canada", éditeur = "Association pour la linguistique computationnelle", url = "https://aclanthology.org/P17-1123", doi = "10.18653/v1/P17-1123" , pages = "1342--1352", } )
Code source :
tfds.text.squad_question_generation.SquadQuestionGeneration
Versions :
1.0.0
: version initiale avec des identifiants SQuAD QAS uniques dans chaque division, en utilisant le contexte de niveau de passage (Zhou et al, 2017).2.0.0
: Correspond à la division originale de (Zhou et al, 2017), autorise les contextes au niveau de la phrase et du passage, et utilise les réponses de (Zhou et al, 2017).3.0.0
(par défaut) : Ajout de la division de (Du et al, 2017) également.
Mise en cache automatique ( documentation ): Oui
Touches supervisées (Voir
as_supervised
doc ):('context_passage', 'question')
Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.
Citation :
@inproceedings{du-etal-2017-learning,
title = "Learning to Ask: Neural Question Generation for Reading Comprehension",
author = "Du, Xinya and Shao, Junru and Cardie, Claire",
booktitle = "Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)",
month = jul,
year = "2017",
address = "Vancouver, Canada",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/P17-1123",
doi = "10.18653/v1/P17-1123",
pages = "1342--1352",
}
@inproceedings{rajpurkar-etal-2016-squad,
title = "{SQ}u{AD}: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text",
author = "Rajpurkar, Pranav and Zhang, Jian and Lopyrev, Konstantin and Liang, Percy",
booktitle = "Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
month = nov,
year = "2016",
address = "Austin, Texas",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/D16-1264",
doi = "10.18653/v1/D16-1264",
pages = "2383--2392",
}
squad_question_generation/split_du (configuration par défaut)
Description de la configuration : réponse à la génération de questions indépendantes à partir de contextes de niveau passage (Du et al, 2017).
Taille du téléchargement :
62.83 MiB
Taille du jeu de données :
84.67 MiB
Fractionnements :
Diviser | Exemples |
---|---|
'test' | 11 877 |
'train' | 75 722 |
'validation' | 10 570 |
- Structure des fonctionnalités :
FeaturesDict({
'answer': Text(shape=(), dtype=string),
'context_passage': Text(shape=(), dtype=string),
'question': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Documentation des fonctionnalités :
Caractéristique | Classer | Forme | Dtype | La description |
---|---|---|---|---|
FonctionnalitésDict | ||||
réponse | Texte | chaîne de caractères | ||
contexte_passage | Texte | chaîne de caractères | ||
question | Texte | chaîne de caractères |
- Exemples ( tfds.as_dataframe ):
squad_question_generation/split_zhou
Description de la configuration : génération de questions dépendantes de la réponse à partir de contextes de niveau phrase et passage (Zhou et al, 2017).
Taille du téléchargement :
62.52 MiB
Taille du jeu de données :
111.02 MiB
Fractionnements :
Diviser | Exemples |
---|---|
'test' | 8 964 |
'train' | 86 635 |
'validation' | 8 965 |
- Structure des fonctionnalités :
FeaturesDict({
'answer': Text(shape=(), dtype=string),
'context_passage': Text(shape=(), dtype=string),
'context_sentence': Text(shape=(), dtype=string),
'question': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Documentation des fonctionnalités :
Caractéristique | Classer | Forme | Dtype | La description |
---|---|---|---|---|
FonctionnalitésDict | ||||
réponse | Texte | chaîne de caractères | ||
contexte_passage | Texte | chaîne de caractères | ||
contexte_phrase | Texte | chaîne de caractères | ||
question | Texte | chaîne de caractères |
- Exemples ( tfds.as_dataframe ):