squad_question_generation

• Descripción:

Generación de preguntas utilizando el conjunto de datos de escuadrones y la división de datos descritos en 'Generación de preguntas neuronales a partir de texto: un estudio preliminar' (Zhou et al, 2017).

• Inicio: https://github.com/magic282/NQG

• El código fuente: tfds.text.squad_question_generation.SquadQuestionGeneration

• versiones:

  • 1.0.0 : acumulación inicial con los identificadores únicos SquaD QAS en cada división, usando contexto de pases.

  • 2.0.0 (por defecto): Emparejamientos la división original de (Zhou et al, 2017), permite que ambos contextos de oraciones y de nivel de paso, y los usos respuestas de (Zhou et al, 2017).

• Tamaño del paquete: 62.52 MiB

• Conjunto de datos de tamaño: 111.02 MiB

• Auto-caché ( documentación ): Sí

• Fraccionamientos:

• características:

FeaturesDict({
    'answer': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'context_passage': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'context_sentence': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'question': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

• Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): ('context_passage', 'question')

• Figura ( tfds.show_examples ): No soportado.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita:

@article{zhou2017neural,
  title={Neural Question Generation from Text: A Preliminary Study},
  author={Zhou, Qingyu and Yang, Nan and Wei, Furu and Tan, Chuanqi and Bao, Hangbo and Zhou, Ming},
  journal={arXiv preprint arXiv:1704.01792},
  year={2017}
}
@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},
}