bool_q

• Описание :

BoolQ — это набор данных для ответов на вопросы «да/нет», содержащий 15942 примера. Эти вопросы возникают естественным образом, они генерируются в непринужденной и непринужденной обстановке.

Каждый пример представляет собой триплет (вопрос, отрывок, ответ) с заголовком страницы в качестве необязательного дополнительного контекста. Настройка классификации текстовых пар аналогична существующим задачам вывода на естественном языке.

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

• Домашняя страница : https://github.com/google-research-datasets/boolean-questions

• Исходный код : tfds.datasets.bool_q.Builder

• Версии :

  • 1.0.0 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

• Размер загрузки : 8.36 MiB

• Размер набора данных : 8.51 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'answer': bool,
    'passage': Text(shape=(), dtype=string),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'title': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Документация по функциям :

• Ключи под наблюдением (см . документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@inproceedings{clark2019boolq,
  title =     {BoolQ: Exploring the Surprising Difficulty of Natural Yes/No Questions},
  author =    {Clark, Christopher and Lee, Kenton and Chang, Ming-Wei, and Kwiatkowski, Tom and Collins, Michael, and Toutanova, Kristina},
  booktitle = {NAACL},
  year =      {2019},
}