Google I/O — это обертка! Наверстать упущенное в сеансах TensorFlow Просмотреть сеансы

дельфин_число_слово

  • Описание :

Набор данных Dolphin Math Word Problem (2015 г.), представленный в https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2016/02//dolphin-sigmadolphin.datasets.pdf

  • Домашняя страница : https://www.microsoft.com/en-us/research/project/sigmadolphin-2/

  • Исходный код : tfds.text.dolphin_number_word.DolphinNumberWord

  • Версии :

    • 0.0.1 : Первоначальный выпуск.
    • 0.0.2 (по умолчанию): исправление RaggedTensor. Уравнения и источники представлены в виде одной строки с компонентами, разделенными пробелами.
    • 0.0.3 : повторно введена логика для обработки крайних случаев с примерами без исходников.
  • Размер загрузки : 280.42 KiB

  • Размер набора данных : 1.49 MiB .

  • Автоматическое кэширование ( документация ): Да

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'test' 3507
'train' 864
  • Структура функции :
FeaturesDict({
    'ans': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'equations': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'index': tf.int32,
    'sources': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'text': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • Документация по функциям :
Характерная черта Сорт Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
ответ Текст tf.string
уравнения Текст tf.string
я бы Текст tf.string
показатель Тензор tf.int32
источники Текст tf.string
текст Текст tf.string
  • Цитата :
@inproceedings{inproceedings,
author = {Shi, Shuming and Wang, Yuehui and Lin, Chin-Yew and Liu, Xiaojiang and Rui, Yong},
year = {2015},
month = {09},
pages = {},
title = {Automatically Solving Number Word Problems by Semantic Parsing and Reasoning},
doi = {10.18653/v1/D15-1135}
}