Google I/O — это обертка! Наверстать упущенное в сеансах TensorFlow Просмотреть сеансы

natural_questions_open

  • Описание :

Задача NQ-Open, представленная Lee et.al. 2019 – это открытый тест ответов на вопросы, основанный на Natural Questions. Цель состоит в том, чтобы предсказать строку ответа на английском языке для входного вопроса на английском языке. На все вопросы можно ответить, используя содержимое англоязычной Википедии.

Расколоть Примеры
'train' 87 925
'validation' 3610
  • Структура функции :
FeaturesDict({
    'answer': Sequence(tf.string),
    'question': tf.string,
})
  • Документация по функциям :
Характерная черта Сорт Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
отвечать Последовательность (тензор) (Никто,) tf.string
вопрос Тензор tf.string
  • Цитата :
@inproceedings{orqa,
title = {Latent Retrieval for Weakly Supervised Open Domain Question Answering},
author = {Lee, Kenton and Chang, Ming-Wei and Toutanova, Kristina},
year = {2019},
month = {01},
pages = {6086-6096},
booktitle = {Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics},
doi = {10.18653/v1/P19-1612}
}

@article{47761,
title = {Natural Questions: a Benchmark for Question Answering Research},
author = {Tom Kwiatkowski and Jennimaria Palomaki and Olivia Redfield and Michael Collins and Ankur Parikh and Chris Alberti and Danielle Epstein and Illia Polosukhin and Matthew Kelcey and Jacob Devlin and Kenton Lee and Kristina N. Toutanova and Llion Jones and Ming-Wei Chang and Andrew Dai and Jakob Uszkoreit and Quoc Le and Slav Petrov},
year = {2019},
journal = {Transactions of the Association of Computational Linguistics}
}