q_re_cc

• Descriptif :

Un ensemble de données contenant 14 000 conversations avec 81 000 paires de questions-réponses. QReCC est construit sur des questions de TREC CAsT, QuAC et Google Natural Questions.

• Page d' accueil : https://github.com/apple/ml-qrecc

• Code source : tfds.text.qrecc.QReCC

• Versions :

  • 1.0.0 (par défaut) : version initiale.

• Taille du téléchargement : 7.60 MiB

• Taille du jeu de données : 69.29 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'answer': Text(shape=(), dtype=string),
    'answer_url': Text(shape=(), dtype=string),
    'context': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'conversation_id': Scalar(shape=(), dtype=int32),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'question_rewrite': Text(shape=(), dtype=string),
    'source': Text(shape=(), dtype=string),
    'turn_id': Scalar(shape=(), dtype=int32),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Clés supervisées (Voir as_supervised doc ): None

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

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

• Citation :

@article{qrecc,
  title={Open-Domain Question Answering Goes Conversational via Question Rewriting},
  author={Anantha, Raviteja and Vakulenko, Svitlana and Tu, Zhucheng and Longpre, Shayne and Pulman, Stephen and Chappidi, Srinivas},
  journal={Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies},
  year={2021}
}