- opis :
Zbiór danych zawiera pary tabela-pytanie i odpowiednią odpowiedź. Pytania wymagają wieloetapowego rozumowania i różnych operacji na danych, takich jak porównywanie, agregacja i obliczenia arytmetyczne. Tabele zostały wybrane losowo spośród tabel Wikipedii z co najmniej 8 wierszami i 5 kolumnami.
(Zgodnie z uwagami dotyczącymi użytkowania dokumentacji)
Dev: średnia dokładność w ciągu trzech (nie pięciu) podziałów danych treningowych. Innymi słowy, trenuj odpowiednio na „split-{1,2,3}-train” i testuj na „split-{1,2,3}-dev”, a następnie uśrednij dokładność.
Test: Trenuj na „pociągu” i testuj na „teście”.
Dodatkowa dokumentacja : Przeglądaj dokumenty z kodem
Strona główna : https://ppasupat.github.io/WikiTableQuestions/#usage-notes
Kod źródłowy :
tfds.structured.wiki_table_questions.WikiTableQuestions
Wersje :
-
1.0.0
(domyślnie): Wersja początkowa.
-
Rozmiar pliku do pobrania :
65.36 MiB
Rozmiar zestawu danych :
237.24 MiB
Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak
Podziały :
Rozdzielać | Przykłady |
---|---|
'split-1-dev' | 2810 |
'split-1-train' | 11321 |
'split-2-dev' | 2838 |
'split-2-train' | 11312 |
'split-3-dev' | 2838 |
'split-3-train' | 11311 |
'test' | 4344 |
'train' | 14149 |
- Struktura funkcji :
FeaturesDict({
'input_text': FeaturesDict({
'context': string,
'table': Sequence({
'column_header': string,
'content': string,
'row_number': int16,
}),
}),
'target_text': string,
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształt | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDict | ||||
Wprowadź tekst | FunkcjeDict | |||
tekst_wejściowy/kontekst | Napinacz | strunowy | ||
tekst_wejściowy/tabela | Sekwencja | |||
tekst_wejściowy/tabela/nagłówek_kolumny | Napinacz | strunowy | ||
tekst_wejściowy/tabela/treść | Napinacz | strunowy | ||
tekst_wejściowy/tabela/numer_wiersza | Napinacz | int16 | ||
tekst_docelowy | Napinacz | strunowy |
Nadzorowane klucze (zobacz dokument
as_supervised
):('input_text', 'target_text')
Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.
Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
- Cytat :
@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",
}