wiki_table_questions

설명 :

데이터 세트에는 테이블-질문 쌍과 해당 답변이 포함되어 있습니다. 질문은 다단계 추론과 비교, 집계 및 산술 계산과 같은 다양한 데이터 작업이 필요합니다. 테이블은 최소 8개의 행과 5개의 열이 있는 Wikipedia 테이블 중에서 무작위로 선택되었습니다.

(문서 사용 참고 사항에 따름)

Dev: 훈련 데이터의 3개(5개 아님) 분할에 대한 평균 정확도입니다. 즉, 각각 'split-{1,2,3}-train'에서 학습하고 'split-{1,2,3}-dev'에서 테스트한 다음 정확도를 평균화합니다.
테스트: 'train'에서 학습하고 'test'에서 테스트합니다.
추가 문서 : 코드가 있는 논문에서 탐색
홈페이지 : https://ppasupat.github.io/WikiTableQuestions/#usage-notes
소스 코드 : tfds.structured.wiki_table_questions.WikiTableQuestions
버전 :
- 1.0.0 (기본값): 최초 릴리스.
다운로드 크기 : 65.36 MiB
데이터 세트 크기 : 237.24 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :

나뉘다	예
`'split-1-dev'`	2,810
`'split-1-train'`	11,321
`'split-2-dev'`	2,838
`'split-2-train'`	11,312
`'split-3-dev'`	2,838
`'split-3-train'`	11,311
`'test'`	4,344
`'train'`	14,149

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'input_text': FeaturesDict({
        'context': string,
        'table': Sequence({
            'column_header': string,
            'content': string,
            'row_number': int16,
        }),
    }),
    'target_text': string,
})

기능 문서 :

특징	수업	D타입
	풍모Dict
input_text	풍모Dict
입력_텍스트/컨텍스트	텐서	끈
입력_텍스트/테이블	순서
input_text/테이블/column_header	텐서	끈
input_text/테이블/콘텐츠	텐서	끈
입력_텍스트/테이블/행_번호	텐서	정수16
target_text	텐서	끈

감독 키 ( as_supervised 문서 참조): ('input_text', 'target_text')
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ):

인용 :

@inproceedings{pasupat-liang-2015-compositional,
    title = "Compositional Semantic Parsing on Semi-Structured Tables",
    author = "Pasupat, Panupong  and
      Liang, Percy",
    booktitle = "Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers)",
    month = jul,
    year = "2015",
    address = "Beijing, China",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/P15-1142",
    doi = "10.3115/v1/P15-1142",
    pages = "1470--1480",
}