q_re_cc

• opis :

Zbiór danych zawierający 14 000 rozmów z 81 000 par pytanie-odpowiedź. QReCC opiera się na pytaniach TREC CAsT, QuAC i Google Natural Questions.

• Strona główna : https://github.com/apple/ml-qrecc

• Kod źródłowy : tfds.text.qrecc.QReCC

• Wersje :

  • 1.0.0 (domyślnie): Wersja początkowa.

• Rozmiar pliku do pobrania : 7.60 MiB

• Rozmiar zestawu danych : 69.29 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Klucze nadzorowane (Zobacz dokument as_supervised ): None

• Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

• Cytat :

@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}
}