명확한_대명사_해상도

• 설명 :

저자의 학부 수업 중 하나의 학생 30명이 작곡했습니다. 이 문장 쌍은 실제 사건(예: 미국 주재 사우디 대사를 공격하려는 이란의 계획)에서 영화의 사건/캐릭터(예: 배트맨) 및 순전히 가상의 상황에 이르기까지 다양한 주제를 다루며 미국 어린이들이 인식하는 대중 문화를 주로 반영합니다. 90년대 초반 출생. 주석이 달린 각 예는 네 줄에 걸쳐 있습니다. 첫 번째 줄에는 문장이 포함되고, 두 번째 줄에는 대상 대명사가 포함되며, 세 번째 줄에는 두 개의 후보 선행사가 포함되고, 네 번째 줄에는 올바른 선행사가 포함됩니다. 대상 대명사가 문장에서 두 번 이상 나타나면 첫 번째 발생이 해결됩니다.

• 추가 문서 : north_east 코드가 있는 논문에서 탐색

• 홈페이지 : https://www.hlt.utdallas.edu/~vince/data/emnlp12/

• 소스 코드 : tfds.text.DefinitePronounResolution

• 버전 :

  • 1.1.0 (기본값): 릴리스 정보가 없습니다.

• 다운로드 크기 : 222.12 KiB

• 데이터 세트 크기 : 334.22 KiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

• 기능 구조 :

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),
})

• 기능 문서 :

• 감독 키 ( as_supervised 문서 참조): ('sentence', 'label')

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@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}
}