RSVP для вашего местного мероприятия TensorFlow Everywhere сегодня!
Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

eraser_multi_rc

  • Описание :

Eraser Multi RC - это набор данных для запросов по многострочным отрывкам, вместе с ответами и рационализатором. Каждый пример в этом наборе данных состоит из следующих 5 частей

  1. Отрывок из строки мутли 2. Вопрос о отрывке 3. Ответ на вопрос.
  2. Классификация, правильный или неправильный ответ 5. Объяснение, обосновывающее классификацию

  • Домашняя страница : https://cogcomp.seas.upenn.edu/multirc/

  • Исходный код : tfds.text.EraserMultiRc

  • Версии :

    • 0.1.1 (по умолчанию): без примечаний к выпуску.

  • Размер загрузки : 1.59 MiB

  • Размер набора данных : Unknown size

  • Автоматическое кэширование ( документация ): неизвестно

  • Сплит :

Трещина Примеры
'test' 4 848
'train' 24 029
'validation' 3 214
  • Особенности :
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),
})

  • Контролируемые ключи (см. as_supervised doc ): None

  • Цитата :

@unpublished{eraser2019,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}
}