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ब्रह्मांड_क्यूए

  • विवरण:

Cosmos QA 35.6K समस्याओं का एक बड़े पैमाने का डेटासेट है, जिसके लिए बहुविकल्पीय प्रश्नों के रूप में तैयार किए गए सामान्य ज्ञान-आधारित पठन समझ की आवश्यकता होती है। यह लोगों के रोजमर्रा के आख्यानों के विविध संग्रह पर पंक्तियों के बीच पढ़ने पर ध्यान केंद्रित करता है, उन घटनाओं के संभावित कारणों या प्रभावों से संबंधित प्रश्न पूछता है जिनके संदर्भ में सटीक पाठ अवधि से परे तर्क की आवश्यकता होती है।

विभाजित करना उदाहरण
'test' 6,963
'train' २५,२६२
'validation' २,९८५
  • विशेषताएं:
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),
})
  • प्रशस्ति पत्र:
@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"
}