quac

  • תיאור:

מענה לשאלות בהקשר הוא מערך נתונים למידול, הבנה והשתתפות בדיאלוג חיפוש מידע. מופעי נתונים מורכבים מדיאלוג אינטראקטיבי בין שני עובדי קהל: (1) תלמיד המציג רצף שאלות חופשיות כדי ללמוד כמה שיותר על טקסט ויקיפדי מוסתר, (2) מורה שעונה על השאלות על ידי מתן קטעים קצרים. (משתרע) מהטקסט. QuAC מציגה אתגרים שאינם מצויים במערכי הנתונים הקיימים להבנת מכונות: השאלות שלה הן לרוב פתוחות יותר, בלתי פתירות או בעלות משמעות רק בהקשר הדיאלוג.

  • דף הבית: https://quac.ai/

  • קוד מקור: tfds.text.quac.Quac

  • גרסאות:

    • 1.0.0 (ברירת המחדל): מהדורה ראשונית.
  • גודל ההורדה: 73.47 MiB

  • מערך נתונים גודל: 298.04 MiB

  • Auto-במטמון ( תיעוד ): אין

  • פיצולים:

לְפַצֵל דוגמאות
'train' 83,568
'validation' 7,354
  • מאפיינים:
FeaturesDict({
    'answers': Sequence({
        'answer_start': tf.int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    }),
    'background': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'context': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'followup': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'orig_answer': FeaturesDict({
        'answer_start': tf.int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    }),
    'question': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'section_title': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'title': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'yesno': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • ציטוט:
@article{choi2018quac,
  title={Quac: Question answering in context},
  author={Choi, Eunsol and He, He and Iyyer, Mohit and Yatskar, Mark and Yih, Wen-tau and Choi, Yejin and Liang, Percy and Zettlemoyer, Luke},
  journal={arXiv preprint arXiv:1808.07036},
  year={2018}
}