bool_q

• Descripción :

BoolQ es un conjunto de datos de respuesta a preguntas para preguntas de sí/no que contiene 15942 ejemplos. Estas preguntas ocurren de forma natural, se generan en entornos sin restricciones ni indicaciones.

Cada ejemplo es un triplete de (pregunta, pasaje, respuesta), con el título de la página como contexto adicional opcional. La configuración de clasificación de pares de texto es similar a las tareas de inferencia de lenguaje natural existentes.

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code north_east

• Página de inicio: https://github.com/google-research-datasets/boolean-questions

• Código fuente : tfds.datasets.bool_q.Builder

• Versiones :

  • 1.0.0 (predeterminado): Sin notas de la versión.

• Tamaño de la descarga : 8.36 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 8.51 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

• Divisiones :

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'answer': bool,
    'passage': Text(shape=(), dtype=string),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'title': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Documentación de características :

• Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@inproceedings{clark2019boolq,
  title =     {BoolQ: Exploring the Surprising Difficulty of Natural Yes/No Questions},
  author =    {Clark, Christopher and Lee, Kenton and Chang, Ming-Wei, and Kwiatkowski, Tom and Collins, Michael, and Toutanova, Kristina},
  booktitle = {NAACL},
  year =      {2019},
}