Squad_question_nesil

• Açıklama :

"Metinden Sinirsel Soru Oluşturma: Bir Ön Çalışma" (Zhou ve diğerleri, 2017) ve "Sormayı Öğrenmek: Okuduğunu Anlamak için Sinirsel Soru Oluşturma" (Du ve diğerleri, 2017) bölümlerinde açıklanan veri bölmelerini kullanarak takım veri kümesini kullanarak soru oluşturma.

• Ana Sayfa : https://github.com/xinyadu/nqg @inproceedings{du-etal-2017-learning, title = "Sormayı Öğrenmek: Okuduğunu Anlamak için Sinirsel Soru Oluşturma", yazar = "Du, Xinya ve Shao, Junru ve Cardie, Claire", booktitle = "Hesaplamalı Dilbilim Derneği'nin 55. Yıllık Toplantısı Tutanakları (Cilt 1: Uzun Makaleler)", ay = temmuz, yıl = "2017", adres = "Vancouver, Kanada", yayıncı = " Hesaplamalı Dilbilim Derneği", url = "https://aclanthology.org/P17-1123", doi = "10.18653/v1/P17-1123", sayfalar = "1342--1352", } ", ay = temmuz, yıl = "2017", adres = "Vancouver, Kanada", yayıncı = "Hesaplamalı Dilbilim Derneği", url = "https://aclanthology.org/P17-1123", doi = "10.18653/v1/P17-1123" , sayfalar = "1342--1352", } )

• Kaynak kodu : tfds.text.squad_question_generation.SquadQuestionGeneration

• sürümler :

  • 1.0.0 : Geçit düzeyinde bağlam kullanılarak her bölmede benzersiz SQuAD QAS kimlikleriyle ilk derleme (Zhou ve diğerleri, 2017).

  • 2.0.0 : (Zhou ve diğerleri, 2017)'nin orijinal bölünmesiyle eşleşir, hem cümle hem de geçiş düzeyinde bağlamlara izin verir ve (Zhou ve diğerleri, 2017)'den gelen yanıtları kullanır.

  • 3.0.0 (varsayılan): (Du ve diğerleri, 2017)'nin bölünmesi de eklendi.

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): ('context_passage', 'question')

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Alıntı :

@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 (varsayılan yapılandırma)

• Yapılandırma açıklaması : Geçit düzeyi bağlamlardan bağımsız soru oluşturma yanıtlayın (Du ve diğerleri, 2017).

• İndirme boyutu : 62.83 MiB

• Veri kümesi boyutu : 84.67 MiB

• bölmeler :

Bölmek	örnekler
'test'	11.877
'train'	75.722
'validation'	10.570

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'answer': Text(shape=(), dtype=string),
    'context_passage': Text(shape=(), dtype=string),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Tanım
	ÖzelliklerDict
Cevap	Metin		sicim
bağlam_geçişi	Metin		sicim
soru	Metin		sicim

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

Squad_question_nesil/split_zhou

• Yapılandırma açıklaması : Cümle ve geçiş düzeyi bağlamlarından yanıt süresine bağlı soru oluşturma (Zhou ve diğerleri, 2017).

• İndirme boyutu : 62.52 MiB

• Veri kümesi boyutu : 111.02 MiB

• bölmeler :

Bölmek	örnekler
'test'	8.964
'train'	86.635
'validation'	8.965

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'answer': Text(shape=(), dtype=string),
    'context_passage': Text(shape=(), dtype=string),
    'context_sentence': Text(shape=(), dtype=string),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Tanım
	ÖzelliklerDict
Cevap	Metin		sicim
bağlam_geçişi	Metin		sicim
bağlam_sentence	Metin		sicim
soru	Metin		sicim

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):