참고자료:
답변_선택_분석
TFDS에 이 데이터세트를 로드하려면 다음 명령어를 사용하세요.
ds = tfds.load('huggingface:selqa/answer_selection_analysis')
- 설명 :
The SelQA dataset provides crowdsourced annotation for two selection-based question answer tasks,
answer sentence selection and answer triggering.
- 라이센스 : 알려진 라이센스 없음
- 버전 : 1.1.0
- 분할 :
| 나뉘다 | 예 |
|---|---|
'test' | 1590 |
'train' | 5529 |
'validation' | 785 |
- 특징 :
{
"section": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"question": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"article": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"is_paraphrase": {
"dtype": "bool",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"topic": {
"num_classes": 10,
"names": [
"MUSIC",
"TV",
"TRAVEL",
"ART",
"SPORT",
"COUNTRY",
"MOVIES",
"HISTORICAL EVENTS",
"SCIENCE",
"FOOD"
],
"names_file": null,
"id": null,
"_type": "ClassLabel"
},
"answers": {
"feature": {
"dtype": "int32",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"length": -1,
"id": null,
"_type": "Sequence"
},
"candidates": {
"feature": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"length": -1,
"id": null,
"_type": "Sequence"
},
"q_types": {
"feature": {
"num_classes": 7,
"names": [
"what",
"why",
"when",
"who",
"where",
"how",
""
],
"names_file": null,
"id": null,
"_type": "ClassLabel"
},
"length": -1,
"id": null,
"_type": "Sequence"
}
}
답변_선택_실험
TFDS에 이 데이터세트를 로드하려면 다음 명령어를 사용하세요.
ds = tfds.load('huggingface:selqa/answer_selection_experiments')
- 설명 :
The SelQA dataset provides crowdsourced annotation for two selection-based question answer tasks,
answer sentence selection and answer triggering.
- 라이센스 : 알려진 라이센스 없음
- 버전 : 1.1.0
- 분할 :
| 나뉘다 | 예 |
|---|---|
'test' | 19435 |
'train' | 66438 |
'validation' | 9377 |
- 특징 :
{
"question": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"candidate": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"label": {
"num_classes": 2,
"names": [
"0",
"1"
],
"names_file": null,
"id": null,
"_type": "ClassLabel"
}
}
답변_트리거링_분석
TFDS에 이 데이터세트를 로드하려면 다음 명령어를 사용하세요.
ds = tfds.load('huggingface:selqa/answer_triggering_analysis')
- 설명 :
The SelQA dataset provides crowdsourced annotation for two selection-based question answer tasks,
answer sentence selection and answer triggering.
- 라이센스 : 알려진 라이센스 없음
- 버전 : 1.1.0
- 분할 :
| 나뉘다 | 예 |
|---|---|
'test' | 1590 |
'train' | 5529 |
'validation' | 785 |
- 특징 :
{
"section": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"question": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"article": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"is_paraphrase": {
"dtype": "bool",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"topic": {
"num_classes": 10,
"names": [
"MUSIC",
"TV",
"TRAVEL",
"ART",
"SPORT",
"COUNTRY",
"MOVIES",
"HISTORICAL EVENTS",
"SCIENCE",
"FOOD"
],
"names_file": null,
"id": null,
"_type": "ClassLabel"
},
"q_types": {
"feature": {
"num_classes": 7,
"names": [
"what",
"why",
"when",
"who",
"where",
"how",
""
],
"names_file": null,
"id": null,
"_type": "ClassLabel"
},
"length": -1,
"id": null,
"_type": "Sequence"
},
"candidate_list": {
"feature": {
"article": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"section": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"candidates": {
"feature": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"length": -1,
"id": null,
"_type": "Sequence"
},
"answers": {
"feature": {
"dtype": "int32",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"length": -1,
"id": null,
"_type": "Sequence"
}
},
"length": -1,
"id": null,
"_type": "Sequence"
}
}
답변_트리거링_실험
TFDS에 이 데이터세트를 로드하려면 다음 명령어를 사용하세요.
ds = tfds.load('huggingface:selqa/answer_triggering_experiments')
- 설명 :
The SelQA dataset provides crowdsourced annotation for two selection-based question answer tasks,
answer sentence selection and answer triggering.
- 라이센스 : 알려진 라이센스 없음
- 버전 : 1.1.0
- 분할 :
| 나뉘다 | 예 |
|---|---|
'test' | 59845 |
'train' | 205075 |
'validation' | 28798 |
- 특징 :
{
"question": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"candidate": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"label": {
"num_classes": 2,
"names": [
"0",
"1"
],
"names_file": null,
"id": null,
"_type": "ClassLabel"
}
}