trivia_qa

• Descriptif :

TriviaqQA est un ensemble de données de compréhension en lecture contenant plus de 650 000 triplets de questions-réponses-preuves. TriviaqQA comprend 95 000 paires de questions-réponses rédigées par des passionnés de trivia et des documents de preuve recueillis de manière indépendante, six par question en moyenne, qui fournissent une supervision à distance de haute qualité pour répondre aux questions.

• Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code north_east

• Page d' accueil : http://nlp.cs.washington.edu/triviaqa/

• Code source : tfds.datasets.trivia_qa.Builder

• Versions :

  • 1.1.0 (par défaut) : aucune note de version.

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'answer': FeaturesDict({
        'aliases': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
        'matched_wiki_entity_name': Text(shape=(), dtype=string),
        'normalized_aliases': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
        'normalized_matched_wiki_entity_name': Text(shape=(), dtype=string),
        'normalized_value': Text(shape=(), dtype=string),
        'type': Text(shape=(), dtype=string),
        'value': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'entity_pages': Sequence({
        'doc_source': Text(shape=(), dtype=string),
        'filename': Text(shape=(), dtype=string),
        'title': Text(shape=(), dtype=string),
        'wiki_context': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'question_id': Text(shape=(), dtype=string),
    'question_source': Text(shape=(), dtype=string),
    'search_results': Sequence({
        'description': Text(shape=(), dtype=string),
        'filename': Text(shape=(), dtype=string),
        'rank': int32,
        'search_context': Text(shape=(), dtype=string),
        'title': Text(shape=(), dtype=string),
        'url': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Clés supervisées (Voir as_supervised doc ): None

• Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.

• Citation :

@article{2017arXivtriviaqa,
       author = { {Joshi}, Mandar and {Choi}, Eunsol and {Weld},
                 Daniel and {Zettlemoyer}, Luke},
        title = "{triviaqa: A Large Scale Distantly Supervised Challenge Dataset for Reading Comprehension}",
      journal = {arXiv e-prints},
         year = 2017,
          eid = {arXiv:1705.03551},
        pages = {arXiv:1705.03551},
archivePrefix = {arXiv},
       eprint = {1705.03551},
}

trivia_qa/rc (configuration par défaut)

• Description de la configuration : paires question-réponse où tous les documents pour une question donnée contiennent la ou les chaînes de réponse. Inclut le contexte de Wikipedia et les résultats de recherche.

• Taille du téléchargement : 2.48 GiB

• Taille du jeu de données : 14.99 GiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Non

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/rc.nocontext

• Description de la configuration : paires question-réponse où tous les documents pour une question donnée contiennent la ou les chaînes de réponse.

• Taille du téléchargement : 2.48 GiB

• Taille du jeu de données : 196.84 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui (test, validation), Uniquement lorsque shuffle_files=False (train)

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/non filtré

• Description de la configuration : 110 000 paires question-réponse pour l'AQ du domaine ouvert où tous les documents pour une question donnée ne contiennent pas la ou les chaînes de réponse. Cela rend l'ensemble de données non filtré plus approprié pour l'assurance qualité de type IR. Inclut le contexte de Wikipedia et les résultats de recherche.

• Taille du téléchargement : 3.07 GiB

• Taille du jeu de données : 27.27 GiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Non

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/unfiltered.nocontext

• Description de la configuration : 110 000 paires question-réponse pour l'AQ du domaine ouvert où tous les documents pour une question donnée ne contiennent pas la ou les chaînes de réponse. Cela rend l'ensemble de données non filtré plus approprié pour l'assurance qualité de type IR.

• Taille du téléchargement : 603.25 MiB

• Taille du jeu de données : 119.78 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

• Descriptif :

TriviaqQA est un ensemble de données de compréhension en lecture contenant plus de 650 000 triplets de questions-réponses-preuves. TriviaqQA comprend 95 000 paires de questions-réponses rédigées par des passionnés de trivia et des documents de preuve recueillis de manière indépendante, six par question en moyenne, qui fournissent une supervision à distance de haute qualité pour répondre aux questions.

• Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code north_east

• Page d' accueil : http://nlp.cs.washington.edu/triviaqa/

• Code source : tfds.datasets.trivia_qa.Builder

• Versions :

  • 1.1.0 (par défaut) : aucune note de version.

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'answer': FeaturesDict({
        'aliases': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
        'matched_wiki_entity_name': Text(shape=(), dtype=string),
        'normalized_aliases': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
        'normalized_matched_wiki_entity_name': Text(shape=(), dtype=string),
        'normalized_value': Text(shape=(), dtype=string),
        'type': Text(shape=(), dtype=string),
        'value': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'entity_pages': Sequence({
        'doc_source': Text(shape=(), dtype=string),
        'filename': Text(shape=(), dtype=string),
        'title': Text(shape=(), dtype=string),
        'wiki_context': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'question_id': Text(shape=(), dtype=string),
    'question_source': Text(shape=(), dtype=string),
    'search_results': Sequence({
        'description': Text(shape=(), dtype=string),
        'filename': Text(shape=(), dtype=string),
        'rank': int32,
        'search_context': Text(shape=(), dtype=string),
        'title': Text(shape=(), dtype=string),
        'url': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Clés supervisées (Voir as_supervised doc ): None

• Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.

• Citation :

@article{2017arXivtriviaqa,
       author = { {Joshi}, Mandar and {Choi}, Eunsol and {Weld},
                 Daniel and {Zettlemoyer}, Luke},
        title = "{triviaqa: A Large Scale Distantly Supervised Challenge Dataset for Reading Comprehension}",
      journal = {arXiv e-prints},
         year = 2017,
          eid = {arXiv:1705.03551},
        pages = {arXiv:1705.03551},
archivePrefix = {arXiv},
       eprint = {1705.03551},
}

trivia_qa/rc (configuration par défaut)

• Description de la configuration : paires question-réponse où tous les documents pour une question donnée contiennent la ou les chaînes de réponse. Inclut le contexte de Wikipedia et les résultats de recherche.

• Taille du téléchargement : 2.48 GiB

• Taille du jeu de données : 14.99 GiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Non

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/rc.nocontext

• Description de la configuration : paires question-réponse où tous les documents pour une question donnée contiennent la ou les chaînes de réponse.

• Taille du téléchargement : 2.48 GiB

• Taille du jeu de données : 196.84 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui (test, validation), Uniquement lorsque shuffle_files=False (train)

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/non filtré

• Description de la configuration : 110 000 paires question-réponse pour l'AQ du domaine ouvert où tous les documents pour une question donnée ne contiennent pas la ou les chaînes de réponse. Cela rend l'ensemble de données non filtré plus approprié pour l'assurance qualité de type IR. Inclut le contexte de Wikipedia et les résultats de recherche.

• Taille du téléchargement : 3.07 GiB

• Taille du jeu de données : 27.27 GiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Non

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/unfiltered.nocontext

• Description de la configuration : 110 000 paires question-réponse pour l'AQ du domaine ouvert où tous les documents pour une question donnée ne contiennent pas la ou les chaînes de réponse. Cela rend l'ensemble de données non filtré plus approprié pour l'assurance qualité de type IR.

• Taille du téléchargement : 603.25 MiB

• Taille du jeu de données : 119.78 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Oui

• Fractionnements :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):