kozmos_qa

• Açıklama :

Cosmos QA, sağduyuya dayalı okuduğunu anlama gerektiren, çoktan seçmeli sorular olarak formüle edilmiş, 35.6 bin problemden oluşan büyük ölçekli bir veri kümesidir. İnsanların günlük anlatılarından oluşan çeşitli bir koleksiyonun satır aralarını okumaya odaklanır, bağlam içindeki kesin metin alanlarının ötesinde muhakeme gerektiren olayların olası nedenleri veya etkileri hakkında sorular sorar.

• Ek Belgeler : north_east Belgeleri Keşfedin

• Ana Sayfa : https://wilburone.github.io/cosmos/

• Kaynak kodu : tfds.question_answering.CosmosQA

• sürümler :

  • 1.0.0 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• İndirme boyutu : 23.27 MiB

• Veri kümesi boyutu : 27.09 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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),
})

• Özellik belgeleri :

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): None

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@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"
}