cosmos_qa

• الوصف :

Cosmos QA عبارة عن مجموعة بيانات واسعة النطاق تتكون من 35.6 ألف مشكلة تتطلب فهمًا للقراءة قائمًا على المنطق ، وقد تمت صياغته على هيئة أسئلة متعددة الخيارات. يركز على القراءة بين السطور على مجموعة متنوعة من روايات الناس اليومية ، وطرح أسئلة تتعلق بالأسباب أو الآثار المحتملة للأحداث التي تتطلب التفكير خارج نطاق النص الدقيق في السياق.

• وثائق إضافية : استكشف في الأوراق باستخدام الرمز north_east

• الصفحة الرئيسية : https://wilburone.github.io/cosmos/

• كود المصدر : tfds.question_answering.CosmosQA

• إصدارات :

  • 1.0.0 (افتراضي): لا توجد ملاحظات حول الإصدار.

• حجم التحميل : 23.27 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 27.09 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• الانقسامات :

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'answer0': Text(shape=(), dtype=string),
    'answer1': Text(shape=(), dtype=string),
    'answer2': Text(shape=(), dtype=string),
    'answer3': Text(shape=(), dtype=string),
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
})

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر المستند as_supervised ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@inproceedings{huang-etal-2019-cosmos,
    title = "Cosmos {QA}: Machine Reading Comprehension with Contextual Commonsense Reasoning",
    author = "Huang, Lifu  and
      Le Bras, Ronan  and
      Bhagavatula, Chandra  and
      Choi, Yejin",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP)",
    year = "2019",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/D19-1243"
}