quac

• विवरण :

कॉन्टेक्स्ट में प्रश्न उत्तर मॉडलिंग, समझ और सूचना मांगने वाले संवाद में भाग लेने के लिए एक डेटासेट है। डेटा उदाहरणों में दो क्राउड वर्कर्स के बीच एक संवादात्मक संवाद शामिल होता है: (1) एक छात्र जो एक छिपे हुए विकिपीडिया पाठ के बारे में जितना संभव हो सके सीखने के लिए फ्रीफॉर्म प्रश्नों का एक क्रम प्रस्तुत करता है, और (2) एक शिक्षक जो छोटे अंश प्रदान करके प्रश्नों का उत्तर देता है। (विस्तार) पाठ से। QuAC मौजूदा मशीन कॉम्प्रिहेंशन डेटासेट में नहीं पाई जाने वाली चुनौतियों का परिचय देता है: इसके प्रश्न अक्सर अधिक ओपन-एंडेड, अनुत्तरदायी या केवल संवाद संदर्भ में सार्थक होते हैं।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

• होमपेज : https://quac.ai/

• स्रोत कोड : tfds.datasets.quac.Builder

• संस्करण :

  • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।

• डाउनलोड आकार : 73.47 MiB

• डेटासेट का आकार : 298.04 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

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),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): ('context', 'answers')

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@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}
}