gomme_multi_rc

  • Description:

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

  1. Un passage multiligne 2. Une interrogation sur le passage 3. Une réponse à l'interrogation
  2. Une classification indiquant si la réponse est bonne ou mauvaise 5. Une explication justifiant la classification
Diviser Exemples
'test' 4 848
'train' 24 029
'validation' 3 214
  • Caractéristiques:
FeaturesDict({
    'evidences': Sequence(Text(shape=(), dtype=tf.string)),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
    'passage': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'query_and_answer': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • 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@unpublished{eraser2019,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}
}