لدي سؤال؟ تواصل مع المجتمع في منتدى زيارة منتدى TensorFlow

يسقط

  • الوصف :

مع اقتراب أداء النظام على معايير فهم القراءة الحالية من الأداء البشري أو تجاوزه ، نحتاج إلى مجموعة بيانات صلبة جديدة تعمل على تحسين قدرات الأنظمة على قراءة فقرات النص فعليًا. DROP عبارة عن معيار مرجعي من 96 ألف سؤال تم إنشاؤه عن طريق التعارض الجماعي ، حيث يجب على النظام حل المراجع في سؤال ما ، ربما إلى مواقع إدخال متعددة ، وإجراء عمليات منفصلة عليها (مثل الجمع أو العد أو الفرز). تتطلب هذه العمليات فهمًا أكثر شمولاً لمحتوى الفقرات مما كان ضروريًا لمجموعات البيانات السابقة.

  • الصفحة الرئيسية : https://allennlp.org/drop

  • شفرة المصدر : tfds.text.drop.Drop

  • إصدارات :

    • 1.0.0 : الإصدار الأولي.
    • 2.0.0 (افتراضي): أضف جميع الخيارات للإجابات.
  • حجم التحميل : 7.92 MiB

  • حجم مجموعة البيانات : 116.24 MiB

  • التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'dev' 9536
'train' 77409
  • الميزات :
FeaturesDict({
    'answer': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'passage': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'query_id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'question': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'validated_answers': Sequence(Text(shape=(), dtype=tf.string)),
})
  • الاقتباس :
@inproceedings{Dua2019DROP,
  author={Dheeru Dua and Yizhong Wang and Pradeep Dasigi and Gabriel Stanovsky and Sameer Singh and Matt Gardner},
  title={  {DROP}: A Reading Comprehension Benchmark Requiring Discrete Reasoning Over Paragraphs},
  booktitle={Proc. of NAACL},
  year={2019}
}