q_re_cc

説明:

81K の質問と回答のペアを含む 14K の会話を含むデータセット。 QReCC は、TREC キャスト、QuAC、および Google Natural Questions からの質問に基づいて構築されています。

ホームページ: https://github.com/apple/ml-qrecc
ソースコード: tfds.text.qrecc.QReCC
バージョン:
- 1.0.0 (デフォルト): 初期リリース。
ダウンロードサイズ: 7.60 MiB
データセットサイズ: 69.29 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:

スプリット	例
`'test'`	16,451
`'train'`	63,501

機能構造:

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),
})

機能のドキュメント:

特徴	クラス	形	Dtype	説明
	特徴辞書
答え	文章		ストリング
answer_url	文章		ストリング
コンテクスト	シーケンス(テキスト)	（なし、）	ストリング
会話_id	スカラー		int32	会話の ID。
質問	文章		ストリング
question_rewrite	文章		ストリング
ソース	文章		ストリング	データの元のソース -- QuAC、CAST、または Natural Questions のいずれか
turn_id	スカラー		int32	会話内の会話ターンの ID。

監視されたキー( as_supervised docを参照): None
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ):

引用：

@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}
}