önemsiz şey

• Açıklama :

TriviaqQA, 650 binden fazla soru-cevap-kanıt üçlüsünü içeren bir okuduğunu anlama veri setidir. TriviaqQA, soruların yanıtlanması için yüksek kaliteli uzaktan denetim sağlayan, soru başına ortalama altı adet olmak üzere, trivia meraklıları tarafından yazılan 95 bin soru-cevap çiftini ve bağımsız olarak toplanmış kanıt belgelerini içerir.

• Ana sayfa : http://nlp.cs.washington.edu/triviaqa/

• Kaynak kodu : tfds.question_answering.TriviaQA

• Sürümler :

  • 1.1.0 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• İndirme boyutu : Unknown size

• Veri kümesi boyutu : 119.78 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet

• Bölmeler :

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Denetimli anahtarlar (bkz as_supervised doc ): None

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmez.

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ): Eksik.

• alıntı :

@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 (varsayılan yapılandırma)

• Yapılandırma açıklaması : Belirli bir soru için tüm belgelerin yanıt dizelerini içerdiği soru-cevap çiftleri. Wikipedia ve arama sonuçlarından bağlam içerir.

trivia_qa/rc.nocontext

• Yapılandırma açıklaması : Belirli bir soru için tüm belgelerin yanıt dizelerini içerdiği soru-cevap çiftleri.

trivia_qa/filtrelenmemiş

• Yapılandırma açıklaması : Belirli bir soru için tüm belgelerin yanıt dizelerini içermediği açık alan QA için 110 bin soru-cevap çifti. Bu, filtrelenmemiş veri kümesini IR tarzı QA için daha uygun hale getirir. Wikipedia ve arama sonuçlarından bağlam içerir.

trivia_qa/filtrelenmemiş.nocontext

• Yapılandırma açıklaması : Belirli bir soru için tüm belgelerin yanıt dizelerini içermediği açık alan QA için 110 bin soru-cevap çifti. Bu, filtrelenmemiş veri kümesini IR tarzı QA için daha uygun hale getirir.