definite_pronoun_resolution

  • 説明:

著者の学部クラスの 1 つから 30 人の学生によって構成されています。これらの文のペアは、実際の出来事 (例: 駐米サウジ大使を攻撃するイランの計画) から映画の出来事/登場人物 (例: バットマン) および純粋に架空の状況に至るまでのトピックをカバーしており、主にアメリカの子供たちが認識しているポップ カルチャーを反映しています。 90年代初頭生まれ。注釈付きの各例は 4 行にまたがっています。最初の行には文が含まれ、2 行目にはターゲット代名詞が含まれ、3 行目には 2 つの候補前件が含まれ、4 行目には正しい前件が含まれます。対象の代名詞が文中に複数回出現する場合は、最初に出現した代名詞が解決されます。

スプリット
'test' 564
'train' 1,322
  • 機能構造:
FeaturesDict({
    'candidates': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'pronoun': Text(shape=(), dtype=string),
    'sentence': Text(shape=(), dtype=string),
})
  • 機能のドキュメント:
特徴クラスDtype説明
特徴辞書
候補者シーケンス(テキスト) (2)
ラベルクラスラベルint64
代名詞文章
文章
  • 引用
@inproceedings{rahman2012resolving,
  title={Resolving complex cases of definite pronouns: the winograd schema challenge},
  author={Rahman, Altaf and Ng, Vincent},
  booktitle={Proceedings of the 2012 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning},
  pages={777--789},
  year={2012},
  organization={Association for Computational Linguistics}
}