gomma_multi_rc

• Descrizione :

Eraser Multi RC è un set di dati per query su passaggi su più righe, insieme a risposte e razionali. Ogni esempio in questo set di dati ha le seguenti 5 parti

1. Un passaggio multilinea 2. Una domanda sul passaggio 3. Una risposta alla domanda
2. Una classificazione se la risposta è giusta o sbagliata 5. Una spiegazione che giustifica la classificazione

• Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice north_east

• Pagina iniziale : https://cogcomp.seas.upenn.edu/multirc/

• Codice sorgente : tfds.text.EraserMultiRc

• Versioni :

  • 0.1.1 (impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.

• Dimensione del download : 1.59 MiB

• Dimensione del set di dati: 62.59 MiB

• Auto-cache ( documentazione ): Sì

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

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),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Chiavi supervisionate (Vedi as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@unpublished{eraser2019,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}
}