natural_questions_open

• Descriptif :

La tâche NQ-Open, introduite par Lee et.al. 2019, est une référence de réponse aux questions de domaine ouvert dérivée de Natural Questions. L'objectif est de prédire une chaîne de réponse en anglais pour une question d'entrée en anglais. Toutes les questions peuvent être répondues en utilisant le contenu de Wikipedia anglais.

• Page d' accueil : https://github.com/google-research-datasets/natural-questions/tree/master/nq_open

• Code source : tfds.datasets.natural_questions_open.Builder

• Versions :

  • 1.0.0 (par défaut) : aucune note de version.

• Taille du téléchargement : 8.50 MiB

• Taille du jeu de données : 8.70 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'answer': Sequence(string),
    'question': string,
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Clés supervisées (Voir as_supervised doc ): None

• Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

• Citation :

@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}
}