escuadrón_pregunta_generación

  • Descripción :

Generación de preguntas utilizando un conjunto de datos de escuadrón utilizando divisiones de datos descritas en 'Generación de preguntas neuronales a partir de texto: un estudio preliminar' (Zhou et al, 2017) y 'Aprender a preguntar: Generación de preguntas neuronales para la comprensión lectora' (Du et al, 2017).

@inproceedings{du-etal-2017-learning,
    title = "Learning to Ask: Neural Question Generation for Reading Comprehension",
    author = "Du, Xinya  and Shao, Junru  and Cardie, Claire",
    booktitle = "Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)",
    month = jul,
    year = "2017",
    address = "Vancouver, Canada",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/P17-1123",
    doi = "10.18653/v1/P17-1123",
    pages = "1342--1352",
}

@inproceedings{rajpurkar-etal-2016-squad,
    title = "{SQ}u{AD}: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text",
    author = "Rajpurkar, Pranav  and Zhang, Jian  and Lopyrev, Konstantin  and Liang, Percy",
    booktitle = "Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = nov,
    year = "2016",
    address = "Austin, Texas",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/D16-1264",
    doi = "10.18653/v1/D16-1264",
    pages = "2383--2392",
}

squad_question_generation/split_du (configuración predeterminada)

  • Descripción de la configuración : responde a la generación de preguntas independientes a partir de contextos de nivel de pasaje (Du et al, 2017).

  • Tamaño de la descarga : 62.83 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 84.67 MiB

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'test' 11,877
'train' 75,722
'validation' 10,570
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'answer': Text(shape=(), dtype=string),
    'context_passage': Text(shape=(), dtype=string),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
responder Texto cuerda
contexto_pasaje Texto cuerda
pregunta Texto cuerda

escuadrón_pregunta_generación/split_zhou

  • Descripción de la configuración : generación de preguntas dependientes del intervalo de respuestas a partir de contextos de nivel de oración y pasaje (Zhou et al, 2017).

  • Tamaño de la descarga : 62.52 MiB

  • Tamaño del conjunto de datos : 111.02 MiB

  • Divisiones :

Separar Ejemplos
'test' 8,964
'train' 86,635
'validation' 8,965
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'answer': Text(shape=(), dtype=string),
    'context_passage': Text(shape=(), dtype=string),
    'context_sentence': Text(shape=(), dtype=string),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
responder Texto cuerda
contexto_pasaje Texto cuerda
contexto_frase Texto cuerda
pregunta Texto cuerda