- বর্ণনা :
ডেটাসেটে 5,957টি 4-উপায় একাধিক পছন্দের প্রশ্ন রয়েছে। উপরন্তু, তারা 5,167 জন ভিড়-উৎসিত সাধারণ জ্ঞানের তথ্য, এবং ট্রেন/দেব/পরীক্ষার প্রশ্নগুলির একটি বর্ধিত সংস্করণ সরবরাহ করে যেখানে প্রতিটি প্রশ্ন তার মূল মূল তথ্য, একটি মানবিক নির্ভুলতা স্কোর, একটি স্বচ্ছতার স্কোর এবং একটি বেনামী জনতা-কর্মীর সাথে সম্পর্কিত। আইডি
অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন
হোমপেজ : https://leaderboard.allenai.org/open_book_qa/submissions/get-started
সোর্স কোড :
tfds.datasets.openbookqa.Builderসংস্করণ :
-
0.1.0(ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।
-
ডাউনলোড সাইজ :
1.38 MiBডেটাসেটের আকার :
2.40 MiBস্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ
বিভাজন :
| বিভক্ত | উদাহরণ |
|---|---|
'test' | 500 |
'train' | 4,957 |
'validation' | 500 |
- বৈশিষ্ট্য গঠন :
FeaturesDict({
'answerKey': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
'clarity': float32,
'fact1': Text(shape=(), dtype=string),
'humanScore': float32,
'question': FeaturesDict({
'choice_A': Text(shape=(), dtype=string),
'choice_B': Text(shape=(), dtype=string),
'choice_C': Text(shape=(), dtype=string),
'choice_D': Text(shape=(), dtype=string),
'stem': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'turkIdAnonymized': Text(shape=(), dtype=string),
})
- বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
| বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
|---|---|---|---|---|
| ফিচারসডিক্ট | ||||
| উত্তরের চাবিকাঠি | ক্লাসলেবেল | int64 | ||
| নির্মলতা | টেনসর | float32 | ||
| ঘটনা ১ | পাঠ্য | স্ট্রিং | ||
| মানবস্কোর | টেনসর | float32 | ||
| প্রশ্ন | ফিচারসডিক্ট | |||
| প্রশ্ন/পছন্দ_এ | পাঠ্য | স্ট্রিং | ||
| প্রশ্ন/পছন্দ_বি | পাঠ্য | স্ট্রিং | ||
| প্রশ্ন/পছন্দ_সি | পাঠ্য | স্ট্রিং | ||
| প্রশ্ন/পছন্দ_ডি | পাঠ্য | স্ট্রিং | ||
| প্রশ্ন/কান্ড | পাঠ্য | স্ট্রিং | ||
| turkId বেনামী | পাঠ্য | স্ট্রিং |
তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন
as_superviseddoc ):('question', 'answerKey')চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।
উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
- উদ্ধৃতি :
@article{mihaylov2018can,
title={Can a suit of armor conduct electricity? a new dataset for open book question answering},
author={Mihaylov, Todor and Clark, Peter and Khot, Tushar and Sabharwal, Ashish},
journal={arXiv preprint arXiv:1809.02789},
year={2018}
}