curiosità_qa

• Descrizione :

TriviaqQA è un set di dati sulla comprensione della lettura contenente oltre 650.000 triple di domande-risposte-prove. TriviaqQA include 95.000 coppie di domande-risposte create da appassionati di curiosità e documenti di prova raccolti in modo indipendente, sei in media per domanda, che forniscono una supervisione a distanza di alta qualità per rispondere alle domande.

• Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice north_east

• Pagina iniziale : http://nlp.cs.washington.edu/triviaqa/

• Codice sorgente : tfds.datasets.trivia_qa.Builder

• Versioni :

  • 1.1.0 (impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'answer': FeaturesDict({
        'aliases': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
        'matched_wiki_entity_name': Text(shape=(), dtype=string),
        'normalized_aliases': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
        'normalized_matched_wiki_entity_name': Text(shape=(), dtype=string),
        'normalized_value': Text(shape=(), dtype=string),
        'type': Text(shape=(), dtype=string),
        'value': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'entity_pages': Sequence({
        'doc_source': Text(shape=(), dtype=string),
        'filename': Text(shape=(), dtype=string),
        'title': Text(shape=(), dtype=string),
        'wiki_context': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'question_id': Text(shape=(), dtype=string),
    'question_source': Text(shape=(), dtype=string),
    'search_results': Sequence({
        'description': Text(shape=(), dtype=string),
        'filename': Text(shape=(), dtype=string),
        'rank': int32,
        'search_context': Text(shape=(), dtype=string),
        'title': Text(shape=(), dtype=string),
        'url': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Chiavi supervisionate (Vedi as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Citazione :

@article{2017arXivtriviaqa,
       author = { {Joshi}, Mandar and {Choi}, Eunsol and {Weld},
                 Daniel and {Zettlemoyer}, Luke},
        title = "{triviaqa: A Large Scale Distantly Supervised Challenge Dataset for Reading Comprehension}",
      journal = {arXiv e-prints},
         year = 2017,
          eid = {arXiv:1705.03551},
        pages = {arXiv:1705.03551},
archivePrefix = {arXiv},
       eprint = {1705.03551},
}

trivia_qa/rc (configurazione predefinita)

• Descrizione della configurazione : coppie domanda-risposta in cui tutti i documenti per una determinata domanda contengono la stringa o le stringhe di risposta. Include contesto da Wikipedia e risultati di ricerca.

• Dimensione del download : 2.48 GiB

• Dimensione del set di dati : 14.99 GiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/rc.nocontext

• Descrizione della configurazione : coppie domanda-risposta in cui tutti i documenti per una determinata domanda contengono la stringa o le stringhe di risposta.

• Dimensione del download : 2.48 GiB

• Dimensione del set di dati: 196.84 MiB

• Cache automatica ( documentazione ): Sì (test, convalida), solo quando shuffle_files=False (train)

• Divisioni :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/non filtrato

• Descrizione della configurazione : 110.000 coppie domanda-risposta per QA di dominio aperto in cui non tutti i documenti per una determinata domanda contengono le stringhe di risposta. Ciò rende il set di dati non filtrato più appropriato per il QA in stile IR. Include contesto da Wikipedia e risultati di ricerca.

• Dimensione del download : 3.07 GiB

• Dimensione del set di dati: 27.27 GiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/unfiltered.nocontext

• Descrizione della configurazione : 110.000 coppie domanda-risposta per QA di dominio aperto in cui non tutti i documenti per una determinata domanda contengono le stringhe di risposta. Ciò rende il set di dati non filtrato più appropriato per il QA in stile IR.

• Dimensione del download : 603.25 MiB

• Dimensione del set di dati: 119.78 MiB

• Auto-cache ( documentazione ): Sì

• Divisioni :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Descrizione :

TriviaqQA è un set di dati sulla comprensione della lettura contenente oltre 650.000 triple di domande-risposte-prove. TriviaqQA include 95.000 coppie di domande-risposte create da appassionati di curiosità e documenti di prova raccolti in modo indipendente, sei in media per domanda, che forniscono una supervisione a distanza di alta qualità per rispondere alle domande.

• Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice north_east

• Pagina iniziale : http://nlp.cs.washington.edu/triviaqa/

• Codice sorgente : tfds.datasets.trivia_qa.Builder

• Versioni :

  • 1.1.0 (impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'answer': FeaturesDict({
        'aliases': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
        'matched_wiki_entity_name': Text(shape=(), dtype=string),
        'normalized_aliases': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
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        'search_context': Text(shape=(), dtype=string),
        'title': Text(shape=(), dtype=string),
        'url': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Chiavi supervisionate (Vedi as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Citazione :

@article{2017arXivtriviaqa,
       author = { {Joshi}, Mandar and {Choi}, Eunsol and {Weld},
                 Daniel and {Zettlemoyer}, Luke},
        title = "{triviaqa: A Large Scale Distantly Supervised Challenge Dataset for Reading Comprehension}",
      journal = {arXiv e-prints},
         year = 2017,
          eid = {arXiv:1705.03551},
        pages = {arXiv:1705.03551},
archivePrefix = {arXiv},
       eprint = {1705.03551},
}

trivia_qa/rc (configurazione predefinita)

• Descrizione della configurazione : coppie domanda-risposta in cui tutti i documenti per una determinata domanda contengono la stringa o le stringhe di risposta. Include contesto da Wikipedia e risultati di ricerca.

• Dimensione del download : 2.48 GiB

• Dimensione del set di dati : 14.99 GiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/rc.nocontext

• Descrizione della configurazione : coppie domanda-risposta in cui tutti i documenti per una determinata domanda contengono la stringa o le stringhe di risposta.

• Dimensione del download : 2.48 GiB

• Dimensione del set di dati: 196.84 MiB

• Cache automatica ( documentazione ): Sì (test, convalida), solo quando shuffle_files=False (train)

• Divisioni :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/non filtrato

• Descrizione della configurazione : 110.000 coppie domanda-risposta per QA di dominio aperto in cui non tutti i documenti per una determinata domanda contengono le stringhe di risposta. Ciò rende il set di dati non filtrato più appropriato per il QA in stile IR. Include contesto da Wikipedia e risultati di ricerca.

• Dimensione del download : 3.07 GiB

• Dimensione del set di dati: 27.27 GiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/unfiltered.nocontext

• Descrizione della configurazione : 110.000 coppie domanda-risposta per QA di dominio aperto in cui non tutti i documenti per una determinata domanda contengono le stringhe di risposta. Ciò rende il set di dati non filtrato più appropriato per il QA in stile IR.

• Dimensione del download : 603.25 MiB

• Dimensione del set di dati: 119.78 MiB

• Auto-cache ( documentazione ): Sì

• Divisioni :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):