अस्का

• विवरण :

ASQA पहला दीर्घ रूप वाला प्रश्न उत्तर डेटासेट है जो अस्पष्ट तथ्यात्मक प्रश्नों पर ध्यान केंद्रित करता है। पिछले दीर्घ-रूप वाले उत्तर डेटासेट से भिन्न, प्रत्येक प्रश्न को दीर्घ-रूप वाले उत्तर और निष्कर्षित प्रश्न-उत्तर जोड़े दोनों के साथ एनोटेट किया जाता है, जो उत्पन्न मार्ग द्वारा उत्तर देने योग्य होना चाहिए। ROUGE और QA सटीकता दोनों का उपयोग करके एक उत्पन्न दीर्घ-रूप वाले उत्तर का मूल्यांकन किया जाएगा। हमने दिखाया कि ये मूल्यांकन मेट्रिक्स मानव निर्णय से अच्छी तरह से संबंधित हैं। इस रिपॉजिटरी में हम मूल्यांकन कोड के साथ ASQA डेटासेट जारी करते हैं: <a href="https://github.com/google-research/language/tree/master/language/asqa">https://github.com/google-research/language/tree/master/language/asqa</a>

• मुखपृष्ठ : https://github.com/google-research/language/tree/master/language/asqa

• स्रोत कोड : tfds.datasets.asqa.Builder

• संस्करण :

  • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।

• डाउनलोड आकार : 17.86 MiB

• डेटासेट का आकार : 14.50 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'ambiguous_question': Text(shape=(), dtype=string),
    'annotations': Sequence({
        'knowledge': Sequence({
            'content': Text(shape=(), dtype=string),
            'wikipage': Text(shape=(), dtype=string),
        }),
        'long_answer': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'qa_pairs': Sequence({
        'context': Text(shape=(), dtype=string),
        'question': Text(shape=(), dtype=string),
        'short_answers': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
        'wikipage': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'sample_id': int32,
    'wikipages': Sequence({
        'title': Text(shape=(), dtype=string),
        'url': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

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

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@misc{https://doi.org/10.48550/arxiv.2204.06092,
doi = {10.48550/ARXIV.2204.06092},
url = {https://arxiv.org/abs/2204.06092},
author = {Stelmakh, Ivan and Luan, Yi and Dhingra, Bhuwan and Chang, Ming-Wei},
keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
title = {ASQA: Factoid Questions Meet Long-Form Answers},
publisher = {arXiv},
year = {2022},
copyright = {arXiv.org perpetual, non-exclusive license}
}