silgi_multi_rc

• Açıklama :

Eraser Multi RC, çok satırlı geçişler üzerinden sorgular, yanıtlar ve gerekçeyle birlikte bir veri kümesidir. Bu veri kümesindeki her örnek aşağıdaki 5 bölümden oluşur

1. Çok Satırlı Bir Pasaj 2. Pasajla İlgili Bir Sorgulama 3. Sorguya Bir Cevap
2. Cevabın doğru ya da yanlış olduğuna ilişkin bir Sınıflandırma 5. Sınıflandırmayı gerekçelendiren bir Açıklama

• Ek Belgeler : north_east Belgeleri Keşfedin

• Ana sayfa : https://cogcomp.seas.upenn.edu/multirc/

• Kaynak kodu : tfds.text.EraserMultiRc

• sürümler :

  • 0.1.1 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• İndirme boyutu : 1.59 MiB

• Veri kümesi boyutu : 62.59 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'evidences': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'passage': Text(shape=(), dtype=string),
    'query_and_answer': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Özellik belgeleri :

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): None

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@unpublished{eraser2019,
    title = {ERASER: A Benchmark to Evaluate Rationalized NLP Models},
    author = {Jay DeYoung and Sarthak Jain and Nazneen Fatema Rajani and Eric Lehman and Caiming Xiong and Richard Socher and Byron C. Wallace}
}
@inproceedings{MultiRC2018,
    author = {Daniel Khashabi and Snigdha Chaturvedi and Michael Roth and Shyam Upadhyay and Dan Roth},
    title = {Looking Beyond the Surface:A Challenge Set for Reading Comprehension over Multiple Sentences},
    booktitle = {NAACL},
    year = {2018}
}