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definite_pronoun_resolution

  • Descrição:

Composto por 30 alunos de uma das turmas de graduação do autor. Esses pares de frases cobrem tópicos que vão desde eventos reais (por exemplo, o plano do Irã de atacar o embaixador da Arábia Saudita nos EUA) a eventos / personagens em filmes (por exemplo, Batman) e situações puramente imaginárias, refletindo em grande parte a cultura pop percebida pelas crianças americanas nascido no início dos anos 90. Cada exemplo anotado abrange quatro linhas: a primeira linha contém a frase, a segunda linha contém o pronome alvo, a terceira linha contém os dois candidatos a antecedentes e a quarta linha contém o antecedente correto. Se o pronome alvo aparecer mais de uma vez na frase, sua primeira ocorrência é aquela a ser resolvida.

Dividir Exemplos
'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),
})
  • citação:
@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}
}