wsc273
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
WSC273 হল একটি সাধারণ জ্ঞানের যুক্তির বেঞ্চমার্ক যার জন্য সিস্টেমটিকে একটি অস্পষ্ট সর্বনাম সহ একটি বাক্য পড়তে এবং দুটি পছন্দ থেকে সেই সর্বনামের রেফারেন্ট নির্বাচন করতে হয়। এটিতে উইনোগ্রাড স্কিমা চ্যালেঞ্জের প্রথম 273টি উদাহরণ রয়েছে। একটি উইনোগ্রাড স্কিমা হল এমন এক জোড়া বাক্য যা শুধুমাত্র একটি বা দুটি শব্দের মধ্যে পার্থক্য করে এবং এতে একটি অস্পষ্টতা থাকে যা দুটি বাক্যে বিপরীত উপায়ে সমাধান করা হয় এবং এর সমাধানের জন্য বিশ্ব জ্ঞান এবং যুক্তির ব্যবহার প্রয়োজন। স্কিমাটির নাম টেরি উইনোগ্রাডের একটি সুপরিচিত উদাহরণ থেকে নেওয়া হয়েছে: The city councilmen refused the demonstrators a permit because they [feared/advocated] violence.'' If the word is
ভয় পায়'', তাহলে they'' presumably refers to the city council; if it is
'' তাহলে ''তারা'' সম্ভবত বিক্ষোভকারীদের বোঝায়।
FeaturesDict({
'idx': int32,
'label': int32,
'option1': Text(shape=(), dtype=string),
'option1_normalized': Text(shape=(), dtype=string),
'option2': Text(shape=(), dtype=string),
'option2_normalized': Text(shape=(), dtype=string),
'pronoun_end': int32,
'pronoun_start': int32,
'pronoun_text': Text(shape=(), dtype=string),
'text': Text(shape=(), dtype=string),
})
বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
---|
| ফিচারসডিক্ট | | | |
idx | টেনসর | | int32 | |
লেবেল | টেনসর | | int32 | |
বিকল্প 1 | পাঠ্য | | স্ট্রিং | |
বিকল্প1_স্বাভাবিক | পাঠ্য | | স্ট্রিং | |
বিকল্প2 | পাঠ্য | | স্ট্রিং | |
option2_স্বাভাবিক | পাঠ্য | | স্ট্রিং | |
সর্বনাম_শেষ | টেনসর | | int32 | |
সর্বনাম_শুরু | টেনসর | | int32 | |
সর্বনাম_পাঠ | পাঠ্য | | স্ট্রিং | |
পাঠ্য | পাঠ্য | | স্ট্রিং | |
@inproceedings{levesque2012winograd,
title={The winograd schema challenge},
author={Levesque, Hector and Davis, Ernest and Morgenstern, Leora},
booktitle={Thirteenth International Conference on the Principles of Knowledge Representation and Reasoning},
year={2012},
organization={Citeseer}
}
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2022-12-06 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2022-12-06 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# wsc273\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nWSC273 is a common sense reasoning benchmark that requires the system to read a\nsentence with an ambiguous pronoun and select the referent of that pronoun from\ntwo choices. It contains the first 273 examples from the Winograd Schema\nChallenge. A Winograd schema is a pair of sentences that differ in only one or\ntwo words and that contain an ambiguity that is resolved in opposite ways in the\ntwo sentences and requires the use of world knowledge and reasoning for its\nresolution. The schema takes its name from a well-known example by Terry\nWinograd: `The city councilmen refused the demonstrators a permit because they\n[feared/advocated] violence.'' If the word is`feared'', then `they'' presumably\nrefers to the city council; if it is`advocated'' then \\`\\`they'' presumably refers\nto the demonstrators.\n\n- **Additional Documentation** :\n [Explore on Papers With Code\n north_east](https://paperswithcode.com/dataset/wsc)\n\n- **Homepage** :\n \u003chttps://cs.nyu.edu/faculty/davise/papers/WinogradSchemas/WS.html\u003e\n\n- **Source code** :\n [`tfds.text.wsc273.Wsc273`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/text/wsc273/wsc273.py)\n\n- **Versions**:\n\n - **`1.0.0`** (default): No release notes.\n- **Download size** : `110.58 KiB`\n\n- **Dataset size** : `87.15 KiB`\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n Yes\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|----------|----------|\n| `'test'` | 273 |\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'idx': int32,\n 'label': int32,\n 'option1': Text(shape=(), dtype=string),\n 'option1_normalized': Text(shape=(), dtype=string),\n 'option2': Text(shape=(), dtype=string),\n 'option2_normalized': Text(shape=(), dtype=string),\n 'pronoun_end': int32,\n 'pronoun_start': int32,\n 'pronoun_text': Text(shape=(), dtype=string),\n 'text': Text(shape=(), dtype=string),\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|--------------------|--------------|-------|--------|-------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| idx | Tensor | | int32 | |\n| label | Tensor | | int32 | |\n| option1 | Text | | string | |\n| option1_normalized | Text | | string | |\n| option2 | Text | | string | |\n| option2_normalized | Text | | string | |\n| pronoun_end | Tensor | | int32 | |\n| pronoun_start | Tensor | | int32 | |\n| pronoun_text | Text | | string | |\n| text | Text | | string | |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `None`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n Not supported.\n\n- **Examples**\n ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\n- **Citation**:\n\n @inproceedings{levesque2012winograd,\n title={The winograd schema challenge},\n author={Levesque, Hector and Davis, Ernest and Morgenstern, Leora},\n booktitle={Thirteenth International Conference on the Principles of Knowledge Representation and Reasoning},\n year={2012},\n organization={Citeseer}\n }"]]