tydi_qa

• বর্ণনা :

TyDi QA হল 204K প্রশ্ন-উত্তর জোড়া সহ 11টি টাইপোলজিক্যালি বৈচিত্র্যময় ভাষা কভার করে একটি প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার ডেটাসেট৷ TyDi QA-এর ভাষাগুলি তাদের টাইপোলজির ক্ষেত্রে বৈচিত্র্যময় -- ভাষাগত বৈশিষ্ট্যের সেট যা প্রতিটি ভাষা প্রকাশ করে -- যেমন আমরা আশা করি যে মডেলগুলি এই সেটে ভাল পারফরম্যান্স করবে বিশ্বের একটি বিশাল সংখ্যক ভাষা জুড়ে সাধারণীকরণ করবে৷ এটিতে এমন ভাষার ঘটনা রয়েছে যা শুধুমাত্র ইংরেজী সংস্থায় পাওয়া যাবে না। একটি বাস্তবসম্মত তথ্য-সন্ধানী কাজ প্রদান করতে এবং প্রাইমিং এফেক্ট এড়াতে, প্রশ্নগুলি এমন লোকেদের দ্বারা লিখিত হয় যারা উত্তর জানতে চায়, কিন্তু এখনও উত্তর জানে না, (SQuAD এবং এর বংশধরদের বিপরীতে) এবং ডেটা প্রতিটি ভাষায় সরাসরি সংগ্রহ করা হয়। অনুবাদের ব্যবহার ছাড়াই (MLQA এবং XQuAD এর বিপরীতে)।

প্রশিক্ষণ বিভাজন:

'ট্রেন': এটি মূল TyDi QA পেপার থেকে গোল্ডপি টাস্ক [ https://arxiv.org/abs/2003.05002 ] যার মূল-ভাষা লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ ডেটা রয়েছে।

'translate-train-*': এই স্প্লিটগুলি হল XTREME পেপার [ https://arxiv.org/abs/2003.11080 ]-এ ট্রান্সলেট-ট্রেন বেসলাইনে ব্যবহৃত প্রতিটি টার্গেট ভাষায় ইংরেজি থেকে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদ। এটি উদ্দেশ্যমূলকভাবে অ-ইংরেজি TyDiQA-GoldP প্রশিক্ষণ ডেটা উপেক্ষা করে স্থানান্তর শেখার দৃশ্যের অনুকরণ করতে যেখানে মূল-ভাষা ডেটা উপলব্ধ নেই এবং সিস্টেম নির্মাতাদের অবশ্যই লেবেলযুক্ত ইংরেজি ডেটা এবং বিদ্যমান মেশিন অনুবাদ সিস্টেমের উপর নির্ভর করতে হবে।

সাধারণত, আপনার হয় ট্রেন বা ট্রান্সলেট-ট্রেন স্প্লিট ব্যবহার করা উচিত, তবে উভয়ই নয়।

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : north_east কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

• কনফিগারেশনের বিবরণ : গোল্ড প্যাসেজ (গোল্ডপি) টাস্ক ( https://github.com/google-research-datasets/tydiqa/tree/master/gold_passage_baseline )।

• হোমপেজ : https://github.com/google-research-datasets/tydiqa

• সোর্স কোড : tfds.question_answering.TydiQA

• সংস্করণ :

  • 3.0.0 (ডিফল্ট): প্রসঙ্গ হোয়াইট-স্পেস অপসারণের কারণে উত্তর স্প্যানগুলি ভুলভাবে সংযোজন করা হয়েছে এমন কয়েকটি উদাহরণ সহ সমস্যা সমাধান করে। এই পরিবর্তনটি প্রায় 25% ট্রেন এবং ডেভ উদাহরণকে প্রভাবিত করে।

• ডাউনলোড সাইজ : 121.30 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 98.35 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'answers': Sequence({
        'answer_start': int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': string,
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'title': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@article{tydiqa,
   title = {TyDi QA: A Benchmark for Information-Seeking Question Answering in Typologically Diverse Languages},
  author = {Jonathan H. Clark and Eunsol Choi and Michael Collins and Dan Garrette and Tom Kwiatkowski and Vitaly Nikolaev and Jennimaria Palomaki}
    year = {2020},
 journal = {Transactions of the Association for Computational Linguistics}
}

tydi_qa/goldp (ডিফল্ট কনফিগারেশন)