חוּלִיָה

• תיאור :

סטנפורד שאלות תשובות נתונים (SQuAD) הוא מערך נתונים של הבנת הנקרא, המורכב משאלות שהועלו על ידי עובדי המונים בקבוצה של מאמרים בוויקיפדיה, כאשר התשובה לכל שאלה היא קטע של טקסט, או טווח, מקטע הקריאה המתאים, או מהשאלה עלול להיות בלתי ניתן לתשובה.

• תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד north_east

• דף הבית : https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/

• קוד מקור : tfds.datasets.squad.Builder

• גרסאות :

  • 3.0.0 (ברירת מחדל): פותר בעיה במספר קטן של דוגמאות (19) שבהן טווחי התשובות לא מיושרים עקב הסרת רווח לבן בהקשר.

• מפתחות בפיקוח (ראה as_supervised doc ): None

• איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.

• ציטוט :

@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},
}

squad/v1.1 (תצורת ברירת המחדל)

• תיאור תצורה : גרסה 1.1.0 של SQUAD

• גודל הורדה : 33.51 MiB

• גודל מערך נתונים : 94.06 MiB

• שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן

• פיצולים :

• מבנה תכונה :

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),
})

• תיעוד תכונה :

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

squad/v2.0

• תיאור תצורה : גרסה 2.0.0 של SQUAD

• גודל הורדה : 44.34 MiB

• גודל ערכת נתונים: 148.54 MiB

• שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן (אימות), רק כאשר shuffle_files=False (רכבת)

• פיצולים :

• מבנה תכונה :

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),
})

• תיעוד תכונה :

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):