cosmos_qa

• תיאור :

Cosmos QA הוא מערך נתונים בקנה מידה גדול של 35.6K בעיות הדורשות הבנת הנקרא מבוססת היגיון, מנוסח כשאלות רב-ברירה. הוא מתמקד בקריאה בין השורות על פני אוסף מגוון של נרטיבים יומיומיים של אנשים, ושואל שאלות הנוגעות לסיבות או השפעות סבירות של אירועים הדורשים היגיון מעבר לטווחי הטקסט המדויקים בהקשר.

• תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד north_east

• דף הבית : https://wilburone.github.io/cosmos/

• קוד מקור : tfds.question_answering.CosmosQA

• גרסאות :

  • 1.0.0 (ברירת מחדל): אין הערות שחרור.

• גודל הורדה : 23.27 MiB

• גודל ערכת נתונים: 27.09 MiB

• שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן

• פיצולים :

• מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'answer0': Text(shape=(), dtype=string),
    'answer1': Text(shape=(), dtype=string),
    'answer2': Text(shape=(), dtype=string),
    'answer3': Text(shape=(), dtype=string),
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
})

• תיעוד תכונה :

• מפתחות בפיקוח (ראה as_supervised doc ): None

• איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

• ציטוט :

@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"
}