sắc bén

Người giới thiệu:

cá mập

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:sharc/sharc')
  • Sự miêu tả :
ShARC is a Conversational Question Answering dataset focussing on question answering from texts containing rules. The goal is to answer questions by possibly asking follow-up questions first. It is assumed assume that the question is often underspecified, in the sense that the question does not provide enough information to be answered directly. However, an agent can use the supporting rule text to infer what needs to be asked in order to determine the final answer.
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'train' 21890
'validation' 2270
  • Đặc trưng :
{
    "id": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "utterance_id": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "source_url": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "snippet": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "scenario": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "history": [
        {
            "follow_up_question": {
                "dtype": "string",
                "id": null,
                "_type": "Value"
            },
            "follow_up_answer": {
                "dtype": "string",
                "id": null,
                "_type": "Value"
            }
        }
    ],
    "evidence": [
        {
            "follow_up_question": {
                "dtype": "string",
                "id": null,
                "_type": "Value"
            },
            "follow_up_answer": {
                "dtype": "string",
                "id": null,
                "_type": "Value"
            }
        }
    ],
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "negative_question": {
        "dtype": "bool_",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "negative_scenario": {
        "dtype": "bool_",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}