¡El Día de la Comunidad de ML es el 9 de noviembre! Únase a nosotros para recibir actualizaciones de TensorFlow, JAX, y más Más información

resolución_de_pronombre_definido

  • Descripción:

Compuesto por 30 estudiantes de una de las clases de pregrado del autor. Estos pares de oraciones cubren temas que van desde eventos reales (por ejemplo, el plan de Irán para atacar al embajador de Arabia Saudita en los EE. UU.) Hasta eventos / personajes en películas (por ejemplo, Batman) y situaciones puramente imaginarias, que reflejan en gran medida la cultura pop tal como la perciben los niños estadounidenses. nacido a principios de los 90. Cada ejemplo anotado abarca cuatro líneas: la primera línea contiene la oración, la segunda línea contiene el pronombre de destino, la tercera línea contiene los dos antecedentes candidatos y la cuarta línea contiene el antecedente correcto. Si el pronombre de destino aparece más de una vez en la oración, su primera aparición es la que debe resolverse.

Separar Ejemplos de
'test' 564
'train' 1.322
  • características:
FeaturesDict({
    'candidates': Sequence(Text(shape=(), dtype=tf.string)),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
    'pronoun': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'sentence': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • Cita:
@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}
}