ช่วยปกป้อง Great Barrier Reef กับ TensorFlow บน Kaggle เข้าร่วมท้าทาย

bool_q

  • รายละเอียด:

BoolQ เป็นชุดข้อมูลตอบคำถามสำหรับคำถามใช่/ไม่ใช่ ที่มีตัวอย่าง 15942 คำถามเหล่านี้เกิดขึ้นตามธรรมชาติ โดยสร้างขึ้นในการตั้งค่าที่ไม่ได้รับพร้อมท์และไม่มีข้อจำกัด

แต่ละตัวอย่างเป็นสามส่วนของ (คำถาม เนื้อเรื่อง คำตอบ) โดยมีชื่อเรื่องของหน้าเป็นบริบทเพิ่มเติมหรือไม่ก็ได้ การตั้งค่าการจัดประเภทคู่ข้อความคล้ายกับงานอนุมานภาษาธรรมชาติที่มีอยู่

แยก ตัวอย่าง
'train' 9,427
'validation' 3,270
  • คุณสมบัติ:
FeaturesDict({
    'answer': tf.bool,
    'passage': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'question': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'title': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • อ้างอิง:
@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},
}