لدي سؤال؟ تواصل مع المجتمع في منتدى زيارة منتدى TensorFlow

فريق

  • الوصف :

مجموعة بيانات ستانفورد للإجابة على الأسئلة (SQuAD) هي مجموعة بيانات لفهم القراءة ، تتكون من أسئلة يطرحها العاملون في الحشود على مجموعة من مقالات ويكيبيديا ، حيث تكون الإجابة على كل سؤال عبارة عن جزء من النص ، أو امتداد ، من فقرة القراءة المقابلة ، أو السؤال قد يكون غير قابل للإجابة.

@article{2016arXiv160605250R,
       author = { {Rajpurkar}, Pranav and {Zhang}, Jian and {Lopyrev},
                 Konstantin and {Liang}, Percy},
        title = "{SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text}",
      journal = {arXiv e-prints},
         year = 2016,
          eid = {arXiv:1606.05250},
        pages = {arXiv:1606.05250},
archivePrefix = {arXiv},
       eprint = {1606.05250},
}

فرقة / v1.1 (التكوين الافتراضي)

  • وصف التكوين : الإصدار 1.1.0 من SQUAD

  • حجم التحميل : 33.51 MiB

  • حجم مجموعة البيانات : 94.06 MiB

  • التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'train' 87599
'validation' 10570
  • الميزات :
FeaturesDict({
    'answers': Sequence({
        'answer_start': tf.int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    }),
    'context': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'id': tf.string,
    'question': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'title': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

فرقة / v2.0

  • وصف التكوين : الإصدار 2.0.0 من SQUAD

  • حجم التحميل : 44.34 MiB

  • حجم مجموعة البيانات : 148.54 MiB

  • التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): نعم (التحقق من الصحة) ، فقط عندما يكون shuffle_files=False (قطار)

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'train' 130319
'validation' 11873
  • الميزات :
FeaturesDict({
    'answers': Sequence({
        'answer_start': tf.int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    }),
    'context': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'id': tf.string,
    'is_impossible': tf.bool,
    'plausible_answers': Sequence({
        'answer_start': tf.int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    }),
    'question': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'title': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})