trivia_qa

คำอธิบาย :

TriviaqQA เป็นชุดข้อมูลความเข้าใจในการอ่านที่ประกอบด้วยคำถาม-คำตอบ-หลักฐานมากกว่า 650,000 ข้อ TriviaqQA ประกอบด้วยคู่คำถาม-คำตอบ 95,000 คู่ที่เขียนขึ้นโดยผู้ที่ชื่นชอบเรื่องไม่สำคัญและเอกสารหลักฐานที่รวบรวมโดยอิสระ หกคู่ต่อคำถามโดยเฉลี่ย ซึ่งให้การกำกับดูแลระยะไกลคุณภาพสูงสำหรับการตอบคำถาม

เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส
หน้าแรก : http://nlp.cs.washington.edu/triviaqa/
ซอร์สโค้ด : tfds.datasets.trivia_qa.Builder
รุ่น :
- 1.1.0 (ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น
โครงสร้างคุณลักษณะ :

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),
    }),
})

เอกสารคุณสมบัติ :

คุณสมบัติ	ระดับ	รูปร่าง	Dประเภท
	คุณสมบัติDict
คำตอบ	คุณสมบัติDict
คำตอบ/นามแฝง	ลำดับ (ข้อความ)	(ไม่มี,)	สตริง
คำตอบ/matched_wiki_entity_name	ข้อความ		สตริง
คำตอบ / normalized_aliases	ลำดับ (ข้อความ)	(ไม่มี,)	สตริง
คำตอบ/normalized_matched_wiki_entity_name	ข้อความ		สตริง
คำตอบ/ค่าปกติ	ข้อความ		สตริง
ตอบ/พิมพ์	ข้อความ		สตริง
คำตอบ/ค่า	ข้อความ		สตริง
เอนทิตี_เพจ	ลำดับ
entity_pages/doc_source	ข้อความ		สตริง
entity_pages/ชื่อไฟล์	ข้อความ		สตริง
entity_pages/ชื่อเรื่อง	ข้อความ		สตริง
entity_pages/wiki_context	ข้อความ		สตริง
คำถาม	ข้อความ		สตริง
คำถาม_id	ข้อความ		สตริง
คำถาม_แหล่งที่มา	ข้อความ		สตริง
ผลการค้นหา	ลำดับ
search_results/description	ข้อความ		สตริง
search_results/ชื่อไฟล์	ข้อความ		สตริง
search_results/อันดับ	เทนเซอร์		int32
search_results/search_context	ข้อความ		สตริง
search_results/title	ข้อความ		สตริง
search_results/url	ข้อความ		สตริง

คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): None
รูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ
การอ้างอิง :

@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 (การกำหนดค่าเริ่มต้น)

คำอธิบายการกำหนดค่า : คู่คำถาม-คำตอบ โดยที่เอกสารทั้งหมดสำหรับคำถามที่กำหนดมีสตริงคำตอบ รวมบริบทจากวิกิพีเดียและผลการค้นหา
ขนาดการดาวน์โหลด : 2.48 GiB
ขนาดชุดข้อมูล : 14.99 GiB
แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่
แยก :

แยก	ตัวอย่าง
`'test'`	17,210
`'train'`	138,384
`'validation'`	18,669

ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/rc.nocontext

คำอธิบายการกำหนดค่า : คู่คำถาม-คำตอบ โดยที่เอกสารทั้งหมดสำหรับคำถามที่กำหนดมีสตริงคำตอบ
ขนาดการดาวน์โหลด : 2.48 GiB
ขนาดชุดข้อมูล : 196.84 MiB
แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่ (ทดสอบ ตรวจสอบ) เฉพาะเมื่อ shuffle_files=False (รถไฟ)
แยก :

แยก	ตัวอย่าง
`'test'`	17,210
`'train'`	138,384
`'validation'`	18,669

ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/ไม่กรอง

คำอธิบายการกำหนดค่า : คู่คำถามและคำตอบ 110k สำหรับ QA แบบโดเมนเปิด โดยที่เอกสารทั้งหมดสำหรับคำถามหนึ่งๆ ไม่ได้มีสตริงคำตอบ ทำให้ชุดข้อมูลที่ไม่มีการกรองเหมาะสมมากขึ้นสำหรับ QA แบบ IR รวมบริบทจากวิกิพีเดียและผลการค้นหา
ขนาดการดาวน์โหลด : 3.07 GiB
ขนาดชุดข้อมูล : 27.27 GiB
แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่
แยก :

แยก	ตัวอย่าง
`'test'`	10,832
`'train'`	87,622
`'validation'`	11,313

ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/unfiltered.nocontext

คำอธิบายการกำหนดค่า : คู่คำถามและคำตอบ 110k สำหรับ QA แบบโดเมนเปิด โดยที่เอกสารทั้งหมดสำหรับคำถามหนึ่งๆ ไม่ได้มีสตริงคำตอบ ทำให้ชุดข้อมูลที่ไม่มีการกรองเหมาะสมมากขึ้นสำหรับ QA แบบ IR
ขนาดการดาวน์โหลด : 603.25 MiB
ขนาดชุดข้อมูล : 119.78 MiB
แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่
แยก :

แยก	ตัวอย่าง
`'test'`	10,832
`'train'`	87,622
`'validation'`	11,313

ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

คำอธิบาย :

เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส
หน้าแรก : http://nlp.cs.washington.edu/triviaqa/
ซอร์สโค้ด : tfds.datasets.trivia_qa.Builder
รุ่น :
- 1.1.0 (ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น
โครงสร้างคุณลักษณะ :

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),
    }),
})

เอกสารคุณสมบัติ :

คุณสมบัติ	ระดับ	รูปร่าง	Dประเภท
	คุณสมบัติDict
คำตอบ	คุณสมบัติDict
คำตอบ/นามแฝง	ลำดับ (ข้อความ)	(ไม่มี,)	สตริง
คำตอบ/matched_wiki_entity_name	ข้อความ		สตริง
คำตอบ / normalized_aliases	ลำดับ (ข้อความ)	(ไม่มี,)	สตริง
คำตอบ/normalized_matched_wiki_entity_name	ข้อความ		สตริง
คำตอบ/ค่าปกติ	ข้อความ		สตริง
ตอบ/พิมพ์	ข้อความ		สตริง
คำตอบ/ค่า	ข้อความ		สตริง
เอนทิตี_เพจ	ลำดับ
entity_pages/doc_source	ข้อความ		สตริง
entity_pages/ชื่อไฟล์	ข้อความ		สตริง
entity_pages/ชื่อเรื่อง	ข้อความ		สตริง
entity_pages/wiki_context	ข้อความ		สตริง
คำถาม	ข้อความ		สตริง
คำถาม_id	ข้อความ		สตริง
คำถาม_แหล่งที่มา	ข้อความ		สตริง
ผลการค้นหา	ลำดับ
search_results/description	ข้อความ		สตริง
search_results/ชื่อไฟล์	ข้อความ		สตริง
search_results/อันดับ	เทนเซอร์		int32
search_results/search_context	ข้อความ		สตริง
search_results/title	ข้อความ		สตริง
search_results/url	ข้อความ		สตริง

คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): None
รูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ
การอ้างอิง :

@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 (การกำหนดค่าเริ่มต้น)

คำอธิบายการกำหนดค่า : คู่คำถาม-คำตอบ โดยที่เอกสารทั้งหมดสำหรับคำถามที่กำหนดมีสตริงคำตอบ รวมบริบทจากวิกิพีเดียและผลการค้นหา
ขนาดการดาวน์โหลด : 2.48 GiB
ขนาดชุดข้อมูล : 14.99 GiB
แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่
แยก :

แยก	ตัวอย่าง
`'test'`	17,210
`'train'`	138,384
`'validation'`	18,669

ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/rc.nocontext

คำอธิบายการกำหนดค่า : คู่คำถาม-คำตอบ โดยที่เอกสารทั้งหมดสำหรับคำถามที่กำหนดมีสตริงคำตอบ
ขนาดการดาวน์โหลด : 2.48 GiB
ขนาดชุดข้อมูล : 196.84 MiB
แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่ (ทดสอบ ตรวจสอบ) เฉพาะเมื่อ shuffle_files=False (รถไฟ)
แยก :

แยก	ตัวอย่าง
`'test'`	17,210
`'train'`	138,384
`'validation'`	18,669

ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/ไม่กรอง

คำอธิบายการกำหนดค่า : คู่คำถามและคำตอบ 110k สำหรับ QA แบบโดเมนเปิด โดยที่เอกสารทั้งหมดสำหรับคำถามหนึ่งๆ ไม่ได้มีสตริงคำตอบ ทำให้ชุดข้อมูลที่ไม่มีการกรองเหมาะสมมากขึ้นสำหรับ QA แบบ IR รวมบริบทจากวิกิพีเดียและผลการค้นหา
ขนาดการดาวน์โหลด : 3.07 GiB
ขนาดชุดข้อมูล : 27.27 GiB
แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่
แยก :

แยก	ตัวอย่าง
`'test'`	10,832
`'train'`	87,622
`'validation'`	11,313

ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

trivia_qa/unfiltered.nocontext

คำอธิบายการกำหนดค่า : คู่คำถามและคำตอบ 110k สำหรับ QA แบบโดเมนเปิด โดยที่เอกสารทั้งหมดสำหรับคำถามหนึ่งๆ ไม่ได้มีสตริงคำตอบ ทำให้ชุดข้อมูลที่ไม่มีการกรองเหมาะสมมากขึ้นสำหรับ QA แบบ IR
ขนาดการดาวน์โหลด : 603.25 MiB
ขนาดชุดข้อมูล : 119.78 MiB
แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่
แยก :

แยก	ตัวอย่าง
`'test'`	10,832
`'train'`	87,622
`'validation'`	11,313

ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):