ช่วยปกป้อง Great Barrier Reef กับ TensorFlow บน Kaggle เข้าร่วมท้าทาย

wiki_table_questions

  • รายละเอียด:

ชุดข้อมูลประกอบด้วยคำถามตารางคู่และคำตอบตามลำดับ คำถามต้องใช้การให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอนและการดำเนินการข้อมูลต่างๆ เช่น การเปรียบเทียบ การรวม และการคำนวณทางคณิตศาสตร์ ตารางถูกสุ่มเลือกจากตาราง Wikipedia ที่มีอย่างน้อย 8 แถวและ 5 คอลัมน์

(ตามบันทึกการใช้งานเอกสาร)

  • Dev: ความแม่นยำเฉลี่ยของข้อมูลการฝึกแยกสามส่วน (ไม่ใช่ห้า) กล่าวอีกนัยหนึ่ง ฝึกใน 'split-{1,2,3}-train' และทดสอบใน 'split-{1,2,3}-dev' ตามลำดับ จากนั้นจึงเฉลี่ยความแม่นยำ

  • ทดสอบ: ฝึกบน 'รถไฟ' และทดสอบใน 'ทดสอบ'

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

  • รหัสที่มา: tfds.structured.wiki_table_questions.WikiTableQuestions

  • รุ่น:

    • 1.0.0 (เริ่มต้น): เริ่มต้นปล่อย
  • ขนาดการดาวน์โหลด: 65.36 MiB

  • ขนาดชุด: 237.24 MiB

  • ออโต้แคช ( 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
  • คุณสมบัติ:
FeaturesDict({
    'input_text': FeaturesDict({
        'context': tf.string,
        'table': Sequence({
            'column_header': tf.string,
            'content': tf.string,
            'row_number': tf.int16,
        }),
    }),
    'target_text': tf.string,
})
  • อ้างอิง:
@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",
}