düşürmek

• Açıklama :

Mevcut okuduğunu anlama ölçütlerindeki sistem performansının insan performansına yaklaşması veya geçmesiyle, sistemlerin metnin paragraflarını fiilen okuma yeteneklerini geliştiren yeni, sağlam bir veri kümesine ihtiyacımız var. DROP, bir sistemin bir sorudaki referansları, belki de çoklu girdi konumlarını çözmesi ve bunlar üzerinde ayrık işlemler (toplama, sayma veya sıralama gibi) gerçekleştirmesi gereken, kitle kaynaklı, rakip olarak oluşturulmuş, 96k soruluk bir kıyaslamadır. Bu işlemler, önceki veri kümeleri için gerekli olandan çok daha kapsamlı bir paragraf içeriği anlayışı gerektirir.

• Ek Belgeler : north_east Belgeleri Keşfedin

• Anasayfa : https://allennlp.org/drop

• Kaynak kodu : tfds.text.drop.Drop

• sürümler :

  • 1.0.0 : İlk sürüm.
  • 2.0.0 (varsayılan): Yanıtlar için tüm seçenekleri ekleyin.

• İndirme boyutu : 7.92 MiB

• Veri kümesi boyutu : 116.24 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'answer': Text(shape=(), dtype=string),
    'passage': Text(shape=(), dtype=string),
    'query_id': Text(shape=(), dtype=string),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'validated_answers': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
})

• Özellik belgeleri :

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): None

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@inproceedings{Dua2019DROP,
  author={Dheeru Dua and Yizhong Wang and Pradeep Dasigi and Gabriel Stanovsky and Sameer Singh and Matt Gardner},
  title={  {DROP}: A Reading Comprehension Benchmark Requiring Discrete Reasoning Over Paragraphs},
  booktitle={Proc. of NAACL},
  year={2019}
}