wsc273
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
WSC273 เป็นเกณฑ์มาตรฐานการให้เหตุผลแบบสามัญสำนึกที่ต้องการให้ระบบอ่านประโยคที่มีสรรพนามกำกวมและเลือกการอ้างอิงของสรรพนามนั้นจากสองตัวเลือก ประกอบด้วย 273 ตัวอย่างแรกจาก Winograd Schema Challenge โครงสร้าง Winograd เป็นคู่ของประโยคที่แตกต่างกันเพียงหนึ่งหรือสองคำและมีความกำกวมที่ได้รับการแก้ไขในลักษณะตรงกันข้ามในสองประโยคและต้องใช้ความรู้ของโลกและเหตุผลในการแก้ปัญหา สคีมาใช้ชื่อจากตัวอย่างที่รู้จักกันดีโดย Terry Winograd: The city councilmen refused the demonstrators a permit because they [feared/advocated] violence.'' If the word is
กลัว'' แสดงว่า they'' presumably refers to the city council; if it is
ผู้สนับสนุน'' ก็สันนิษฐานว่า ``พวกเขา'' หมายถึงผู้ชุมนุม
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),
})
ลักษณะเฉพาะ | ระดับ | รูปร่าง | Dประเภท | คำอธิบาย |
---|
| คุณสมบัติDict | | | |
idx | เทนเซอร์ | | int32 | |
ฉลาก | เทนเซอร์ | | int32 | |
ตัวเลือกที่ 1 | ข้อความ | | สตริง | |
ตัวเลือก 1_ปกติ | ข้อความ | | สตริง | |
ตัวเลือกที่ 2 | ข้อความ | | สตริง | |
option2_ปกติ | ข้อความ | | สตริง | |
สรรพนาม_end | เทนเซอร์ | | int32 | |
คำสรรพนาม_เริ่มต้น | เทนเซอร์ | | int32 | |
สรรพนาม_ข้อความ | ข้อความ | | สตริง | |
ข้อความ | ข้อความ | | สตริง | |
@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}
}
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2022-12-06 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2022-12-06 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 }"]]