فريق

• الوصف :

مجموعة بيانات ستانفورد للإجابة على الأسئلة (SQuAD) هي مجموعة بيانات لفهم القراءة ، تتكون من أسئلة يطرحها العاملون في الحشود على مجموعة من مقالات ويكيبيديا ، حيث تكون الإجابة على كل سؤال عبارة عن جزء من النص ، أو امتداد ، من فقرة القراءة المقابلة ، أو السؤال قد يكون غير قابل للإجابة.

• وثائق إضافية : استكشف في الأوراق باستخدام الرمز north_east

• الصفحة الرئيسية : https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/

• كود المصدر : tfds.datasets.squad.Builder

• إصدارات :

  • 3.0.0 (افتراضي): يعمل على إصلاح مشكلة تتعلق بعدد صغير من الأمثلة (19) حيث تكون فترات الإجابة غير محاذاة بسبب إزالة المسافة البيضاء من السياق.

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر المستند as_supervised ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• الاقتباس :

@article{2016arXiv160605250R,
       author = { {Rajpurkar}, Pranav and {Zhang}, Jian and {Lopyrev},
                 Konstantin and {Liang}, Percy},
        title = "{SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text}",
      journal = {arXiv e-prints},
         year = 2016,
          eid = {arXiv:1606.05250},
        pages = {arXiv:1606.05250},
archivePrefix = {arXiv},
       eprint = {1606.05250},
}

فرقة / v1.1 (التكوين الافتراضي)

• وصف التكوين : الإصدار 1.1.0 من SQUAD

• حجم التحميل : 33.51 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 94.06 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• الانقسامات :

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'answers': Sequence({
        'answer_start': int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': string,
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'title': Text(shape=(), dtype=string),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

فرقة / v2.0

• وصف التكوين : الإصدار 2.0.0 من SQUAD

• حجم التحميل : 44.34 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 148.54 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): نعم (التحقق من الصحة) ، فقط عندما يكون shuffle_files=False (قطار)

• الانقسامات :

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'answers': Sequence({
        'answer_start': int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': string,
    'is_impossible': bool,
    'plausible_answers': Sequence({
        'answer_start': int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'title': Text(shape=(), dtype=string),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):