natural_questions_open

• Описание :

Задача NQ-Open, представленная Ли и др. 2019 - это открытый тестовый тест для ответов на вопросы, созданный на основе Natural Questions. Цель состоит в том, чтобы предсказать строку ответа на английском языке для входящего вопроса на английском языке. На все вопросы можно ответить, используя содержание английской Википедии.

• Домашняя страница : https://github.com/google-research-datasets/natural-questions/tree/master/nq_open

• Исходный код : tfds.question_answering.NaturalQuestionsOpen

• Версии :

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

• Размер загрузки : 8.50 MiB

• Размер набора данных : 8.70 MiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да

• Сплит :

• Особенности :

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

• Контролируемые ключи (см. as_supervised ): None

• 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}
}

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):