- Описание :
GAP — это гендерно-сбалансированный набор данных, содержащий 8 908 помеченных кореферентными парами (неоднозначное местоимение, предшествующее имя), взятых из Википедии и выпущенных Google AI Language для оценки разрешения кореферентности в практических приложениях.
Домашняя страница : https://github.com/google-research-datasets/gap-coreference
Исходный код :
tfds.text.Gap
Версии :
-
0.1.0
(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
-
Размер загрузки :
2.29 MiB
Размер набора данных :
Unknown size
Автокэширование ( документация ): неизвестно
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 2000 |
'train' | 2000 |
'validation' | 454 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'A': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'A-coref': tf.bool,
'A-offset': tf.int32,
'B': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'B-coref': tf.bool,
'B-offset': tf.int32,
'ID': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'Pronoun': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'Pronoun-offset': tf.int32,
'Text': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'URL': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- Документация по функциям :
Характерная черта | Сорт | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
А | Текст | tf.string | ||
A-coref | Тензор | tf.bool | ||
A-смещение | Тензор | tf.int32 | ||
Б | Текст | tf.string | ||
B-coref | Тензор | tf.bool | ||
B-смещение | Тензор | tf.int32 | ||
Я БЫ | Текст | tf.string | ||
Местоимение | Текст | tf.string | ||
Местоимение-смещение | Тензор | tf.int32 | ||
Текст | Текст | tf.string | ||
URL-адрес | Текст | tf.string |
Ключи под наблюдением (см . документ
as_supervised
):None
Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@article{DBLP:journals/corr/abs-1810-05201,
author = {Kellie Webster and
Marta Recasens and
Vera Axelrod and
Jason Baldridge},
title = {Mind the {GAP:} {A} Balanced Corpus of Gendered Ambiguous Pronouns},
journal = {CoRR},
volume = {abs/1810.05201},
year = {2018},
url = {http://arxiv.org/abs/1810.05201},
archivePrefix = {arXiv},
eprint = {1810.05201},
timestamp = {Tue, 30 Oct 2018 20:39:56 +0100},
biburl = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/abs-1810-05201},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}