qualidade

• Descrição :

QUALITY, um conjunto de dados de compreensão de leitura longa e de múltipla escolha.

Nós fornecemos apenas a versão bruta.

• Página inicial : https://github.com/nyu-mll/quality

• Código -fonte: tfds.datasets.quality.Builder

• Versões :

  • 1.0.0 (padrão): versão inicial.

• Tamanho do download : 17.26 MiB

• Cache automático ( documentação ): Sim

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'article': Text(shape=(), dtype=string),
    'article_id': Text(shape=(), dtype=string),
    'difficults': Sequence(bool),
    'gold_labels': Sequence(int32),
    'options': Sequence(Sequence(Text(shape=(), dtype=string))),
    'question_ids': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'questions': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'set_unique_id': Text(shape=(), dtype=string),
    'source': Text(shape=(), dtype=string),
    'title': Text(shape=(), dtype=string),
    'topic': Text(shape=(), dtype=string),
    'url': Text(shape=(), dtype=string),
    'writer_id': Text(shape=(), dtype=string),
    'writer_labels': Sequence(int32),
})

• Documentação do recurso:

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): Não compatível.

• Citação :

@article{pang2021quality,
  title={ {QuALITY}: Question Answering with Long Input Texts, Yes!},
  author={Pang, Richard Yuanzhe and Parrish, Alicia and Joshi, Nitish and Nangia, Nikita and Phang, Jason and Chen, Angelica and Padmakumar, Vishakh and Ma, Johnny and Thompson, Jana and He, He and Bowman, Samuel R.},
  journal={arXiv preprint arXiv:2112.08608},
  year={2021}
}

qualidade/raw (configuração padrão)

• Descrição da configuração : Raw com HTML.

• Tamanho do conjunto de dados : 22.18 MiB

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

qualidade/despojado

• Descrição da configuração : Sem HTML.

• Tamanho do conjunto de dados : 20.73 MiB

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):