wiki_table_questions

• Mô tả :

Tập dữ liệu chứa các cặp bảng-câu hỏi và câu trả lời tương ứng. Các câu hỏi yêu cầu suy luận nhiều bước và các phép toán dữ liệu khác nhau như so sánh, tổng hợp và tính toán số học. Các bảng được chọn ngẫu nhiên trong số các bảng Wikipedia có ít nhất 8 hàng và 5 cột.

(Theo ghi chú sử dụng tài liệu)

• Dev: Độ chính xác trung bình qua ba (không phải năm) phần dữ liệu đào tạo. Nói cách khác, đào tạo về 'split- {1,2,3} -train' và thử nghiệm trên 'split- {1,2,3} -dev', sau đó tính trung bình độ chính xác.

• Kiểm tra: Đào tạo trên 'xe lửa' và kiểm tra trên 'bài kiểm tra'.

• Trang chủ : https://ppasupat.github.io/WikiTableQuestions/#usage-notes

• Mã nguồn : tfds.structured.wiki_table_questions.WikiTableQuestions

• Các phiên bản :

  • 1.0.0 (mặc định): Bản phát hành ban đầu.

• Kích thước tải xuống : 65.36 MiB

• Kích thước tập dữ liệu: 237.24 MiB

• Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Có

• Tách :

Tách ra	Các ví dụ
'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

• Các tính năng :

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

• Các khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): ('input_text', 'target_text')

• Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

• Trích dẫn :

@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",
}