Google I/O — это обертка! Наверстать упущенное в сеансах TensorFlow Просмотреть сеансы

wiki_table_questions

  • Описание :

Набор данных содержит пары таблица-вопрос и соответствующий ответ. Вопросы требуют многоэтапного рассуждения и различных операций с данными, таких как сравнение, агрегирование и арифметические вычисления. Таблицы были выбраны случайным образом среди таблиц Википедии, содержащих не менее 8 строк и 5 столбцов.

(Согласно примечаниям по использованию документации)

  • Разработчик: средняя точность по трем (не пяти) разделениям обучающих данных. Другими словами, тренируйтесь на «split-{1,2,3}-train» и тестируйте на «split-{1,2,3}-dev» соответственно, а затем усредняйте точность.

  • Тест: тренируйтесь на «поезде» и тестируйте на «тесте».

  • Домашняя страница : https://ppasupat.github.io/WikiTableQuestions/#usage-notes

  • Исходный код : tfds.structured.wiki_table_questions.WikiTableQuestions

  • Версии :

    • 1.0.0 (по умолчанию): Первоначальный выпуск.
  • Размер загрузки : 65.36 MiB .

  • Размер набора данных : 237.24 MiB .

  • Автоматическое кэширование ( документация ): Да

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'split-1-dev' 2810
'split-1-train' 11 321
'split-2-dev' 2838
'split-2-train' 11 312
'split-3-dev' 2838
'split-3-train' 11 311
'test' 4344
'train' 14 149
  • Особенности :
FeaturesDict({
    'input_text': FeaturesDict({
        'context': tf.string,
        'table': Sequence({
            'column_header': tf.string,
            'content': tf.string,
            'row_number': tf.int16,
        }),
    }),
    'target_text': tf.string,
})
  • Цитата :
@inproceedings{pasupat-liang-2015-compositional,
    title = "Compositional Semantic Parsing on Semi-Structured Tables",
    author = "Pasupat, Panupong  and
      Liang, Percy",
    booktitle = "Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers)",
    month = jul,
    year = "2015",
    address = "Beijing, China",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/P15-1142",
    doi = "10.3115/v1/P15-1142",
    pages = "1470--1480",
}