- Описание :
Набор данных содержит пары таблица-вопрос и соответствующий ответ. Вопросы требуют многоэтапных рассуждений и различных операций с данными, таких как сравнение, агрегирование и арифметические вычисления. Таблицы выбирались случайным образом среди таблиц Википедии, содержащих не менее 8 строк и 5 столбцов.
(Согласно примечаниям по использованию документации)
Dev: средняя точность по трем (а не пяти) разделам 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 проверяйте 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): начальный выпуск.
-
Размер загрузки :
65.36 MiB
Размер набора данных :
237.24 MiB
Автоматическое кэширование ( документация ): Да
Сплит :
Трещина | Примеры |
---|---|
'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 |
- 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,
})
Контролируемые ключи (см.
as_supervised
doc ):('input_text', 'target_text')
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",
}
Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ):