কোয়াক

• বর্ণনা :

প্রেক্ষাপটে প্রশ্নের উত্তর হল মডেলিং, বোঝার এবং তথ্য খোঁজার সংলাপে অংশগ্রহণের জন্য একটি ডেটাসেট। ডেটা দৃষ্টান্ত দুটি ভিড় কর্মীদের মধ্যে একটি ইন্টারেক্টিভ কথোপকথন নিয়ে গঠিত: (1) একজন ছাত্র যিনি একটি লুকানো উইকিপিডিয়া পাঠ্য সম্পর্কে যতটা সম্ভব শেখার জন্য ফ্রিফর্ম প্রশ্নের একটি ক্রম তৈরি করেন এবং (2) একজন শিক্ষক যিনি ছোট উদ্ধৃতি প্রদান করে প্রশ্নের উত্তর দেন (স্প্যান) পাঠ্য থেকে। QuAC বিদ্যমান মেশিন কম্প্রিহেনশন ডেটাসেটগুলিতে পাওয়া যায় না এমন চ্যালেঞ্জগুলি উপস্থাপন করে: এর প্রশ্নগুলি প্রায়শই বেশি খোলামেলা, উত্তর দেওয়া যায় না বা শুধুমাত্র সংলাপের প্রসঙ্গে অর্থপূর্ণ।

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : north_east কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

• হোমপেজ : https://quac.ai/

• সোর্স কোড : tfds.datasets.quac.Builder

• সংস্করণ :

  • 1.0.0 (ডিফল্ট): প্রাথমিক প্রকাশ।

• ডাউনলোড সাইজ : 73.47 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 298.04 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'answers': Sequence({
        'answer_start': int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'background': Text(shape=(), dtype=string),
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'followup': Text(shape=(), dtype=string),
    'orig_answer': FeaturesDict({
        'answer_start': int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'section_title': Text(shape=(), dtype=string),
    'title': Text(shape=(), dtype=string),
    'yesno': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): ('context', 'answers')

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@article{choi2018quac,
  title={Quac: Question answering in context},
  author={Choi, Eunsol and He, He and Iyyer, Mohit and Yatskar, Mark and Yih, Wen-tau and Choi, Yejin and Liang, Percy and Zettlemoyer, Luke},
  journal={arXiv preprint arXiv:1808.07036},
  year={2018}
}