wiki_table_questions

  • คำอธิบาย :

ชุดข้อมูลประกอบด้วยคำถามตารางคู่และคำตอบตามลำดับ คำถามต้องการการให้เหตุผลหลายขั้นตอนและการดำเนินการข้อมูลต่างๆ เช่น การเปรียบเทียบ การรวม และการคำนวณเลขคณิต ตารางถูกสุ่มเลือกระหว่างตาราง Wikipedia ที่มีอย่างน้อย 8 แถวและ 5 คอลัมน์

(ตามบันทึกการใช้งานเอกสาร)

  • Dev: หมายถึงความแม่นยำของข้อมูลการฝึกแยกสามส่วน (ไม่ใช่ห้า) กล่าวอีกนัยหนึ่ง ฝึกบน 'split-{1,2,3}-train' และทดสอบบน 'split-{1,2,3}-dev' ตามลำดับ จากนั้นหาค่าเฉลี่ยของความแม่นยำ

  • ทดสอบ: ฝึกฝนใน 'รถไฟ' และทดสอบใน 'ทดสอบ'

  • เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส

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

  • รหัสแหล่งที่มา : tfds.structured.wiki_table_questions.WikiTableQuestions

  • รุ่น :

    • 1.0.0 (ค่าเริ่มต้น): การเปิดตัวครั้งแรก
  • ขนาดการดาวน์โหลด : 65.36 MiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : 237.24 MiB

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

  • แยก :

แยก ตัวอย่าง
'split-1-dev' 2,810
'split-1-train' 11,321
'split-2-dev' 2,838
'split-2-train' 11,312
'split-3-dev' 2,838
'split-3-train' 11,311
'test' 4,344
'train' 14,149
  • โครงสร้างคุณลักษณะ :
FeaturesDict({
    'input_text': FeaturesDict({
        'context': string,
        'table': Sequence({
            'column_header': string,
            'content': string,
            'row_number': int16,
        }),
    }),
    'target_text': string,
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
ลักษณะเฉพาะ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
อินพุต_ข้อความ คุณสมบัติDict
input_text/บริบท เทนเซอร์ สตริง
input_text/ตาราง ลำดับ
input_text/table/column_header เทนเซอร์ สตริง
input_text/table/content เทนเซอร์ สตริง
input_text/table/row_number เทนเซอร์ int16
target_text เทนเซอร์ สตริง
  • การอ้างอิง :
@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",
}