- Описание :
Набор данных содержит 5 957 вопросов с 4 вариантами ответов. Кроме того, они предоставляют 5167 общедоступных фактов, полученных из краудсорсинга, и расширенную версию вопросов для обучения / разработки / тестирования, где каждый вопрос связан с исходным основным фактом, человеческим показателем точности, показателем ясности и анонимным коллективным работником. Я БЫ.
Домашняя страница : https://leaderboard.allenai.org/open_book_qa/submissions/get-started
Исходный код :
tfds.text.Openbookqa
Версии :
-
0.1.0
(по умолчанию): без примечаний к выпуску.
-
Размер загрузки :
1.38 MiB
Размер набора данных :
2.40 MiB
Автоматическое кэширование ( документация ): Да
Сплит :
Трещина | Примеры |
---|---|
'test' | 500 |
'train' | 4957 |
'validation' | 500 |
- Особенности :
FeaturesDict({
'answerKey': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=4),
'clarity': tf.float32,
'fact1': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'humanScore': tf.float32,
'question': FeaturesDict({
'choice_A': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'choice_B': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'choice_C': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'choice_D': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'stem': Text(shape=(), dtype=tf.string),
}),
'turkIdAnonymized': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
Контролируемые ключи (см.
as_supervised
doc ):('question', 'answerKey')
Цитата :
@article{mihaylov2018can,
title={Can a suit of armor conduct electricity? a new dataset for open book question answering},
author={Mihaylov, Todor and Clark, Peter and Khot, Tushar and Sabharwal, Ashish},
journal={arXiv preprint arXiv:1809.02789},
year={2018}
}
Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ):