cosmos_qa

  • 説明

Cosmos QAは、常識に基づいた読解を必要とする35.6Kの問題の大規模なデータセットであり、多肢選択式の質問として定式化されています。それは、人々の日常の物語の多様なコレクションの行間を読み、文脈の正確なテキストスパンを超えた推論を必要とするイベントの考えられる原因または影響について質問することに焦点を当てています。

スプリット
'test' 6,963
'train' 25,262
'validation' 2,985
  • 特長
FeaturesDict({
    'answer0': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'answer1': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'answer2': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'answer3': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'context': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=4),
    'question': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • 引用
@inproceedings{huang-etal-2019-cosmos,
    title = "Cosmos {QA}: Machine Reading Comprehension with Contextual Commonsense Reasoning",
    author = "Huang, Lifu  and
      Le Bras, Ronan  and
      Bhagavatula, Chandra  and
      Choi, Yejin",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP)",
    year = "2019",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/D19-1243"
}