openbookqa

• 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 :

• 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 ):