gomme_multi_rc

• Descriptif :

Eraser Multi RC est un jeu de données pour les requêtes sur des passages multilignes, accompagné de réponses et d'une justification. Chaque exemple de cet ensemble de données comporte les 5 parties suivantes

1. Un passage multiligne 2. Une question sur le passage 3. Une réponse à la question
2. Un classement indiquant si la réponse est bonne ou mauvaise 5. Une explication justifiant le classement

• Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code north_east

• Page d' accueil : https://cogcomp.seas.upenn.edu/multirc/

• Code source : tfds.text.EraserMultiRc

• Versions :

  • 0.1.1 (par défaut) : aucune note de version.

• Taille du téléchargement : 1.59 MiB

• Taille du jeu de données : 62.59 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'evidences': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'passage': Text(shape=(), dtype=string),
    'query_and_answer': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Clés supervisées (Voir as_supervised doc ): None

• Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

• Citation :

@unpublished{eraser2019,
    title = {ERASER: A Benchmark to Evaluate Rationalized NLP Models},
    author = {Jay DeYoung and Sarthak Jain and Nazneen Fatema Rajani and Eric Lehman and Caiming Xiong and Richard Socher and Byron C. Wallace}
}
@inproceedings{MultiRC2018,
    author = {Daniel Khashabi and Snigdha Chaturvedi and Michael Roth and Shyam Upadhyay and Dan Roth},
    title = {Looking Beyond the Surface:A Challenge Set for Reading Comprehension over Multiple Sentences},
    booktitle = {NAACL},
    year = {2018}
}