wsc273
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
WSC273 הוא אמת מידה להיגיון בריא המחייב את המערכת לקרוא משפט עם כינוי מעורפל ולבחור את ההתייחסות של אותו כינוי משתי אפשרויות. הוא מכיל את 273 הדוגמאות הראשונות מאתגר סכמת וינוגרד. סכימת וינוגרד היא צמד משפטים הנבדלים זה מזה במילה אחת או שתיים בלבד ומכילים עמימות הנפתרת בדרכים מנוגדות בשני המשפטים ודורשת שימוש בידע עולמי ובנימוקים לפתרון שלה. הסכימה לוקחת את שמה מדוגמה ידועה של טרי וינוגרד: The city councilmen refused the demonstrators a permit because they [feared/advocated] violence.'' If the word is
they'' presumably refers to the city council; if it is
תומך'' אז כנראה ``הם'' מתייחסים למפגינים.
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|
'test' | 273 |
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),
})
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|
| FeaturesDict | | | |
idx | מוֹתֵחַ | | int32 | |
תווית | מוֹתֵחַ | | int32 | |
אופציה 1 | טֶקסט | | חוּט | |
option1_normalized | טֶקסט | | חוּט | |
אפשרות 2 | טֶקסט | | חוּט | |
option2_normalized | טֶקסט | | חוּט | |
כינוי_סוף | מוֹתֵחַ | | int32 | |
כינוי_התחלה | מוֹתֵחַ | | int32 | |
כינוי_טקסט | טֶקסט | | חוּט | |
טֶקסט | טֶקסט | | חוּט | |
@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}
}
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2022-12-06 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2022-12-06 (שעון UTC)."],[],[],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 }"]]