ช่วยปกป้อง Great Barrier Reef กับ TensorFlow บน Kaggle เข้าร่วมท้าทาย

winogrande

  • รายละเอียด:

WinoGrande ซึ่งเป็นชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีปัญหา 44k ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากการออกแบบ Winograd Schema Challenge ดั้งเดิม แต่ได้รับการปรับเพื่อปรับปรุงทั้งสเกลและความแข็งของชุดข้อมูล

  • โฮมเพจ: http://winogrande.allenai.org/

  • รหัสที่มา: tfds.text.Winogrande

  • รุ่น:

    • 1.1.0 (เริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น
  • ขนาดการดาวน์โหลด: 2.67 MiB

  • ขนาดชุด: 9.97 MiB

  • ออโต้แคช ( เอกสาร ): ใช่

  • แยก:

แยก ตัวอย่าง
'test' 1,767
'train_l' 10,234
'train_m' 2,558
'train_s' 640
'train_xl' 40,398
'train_xs' 160
'validation' 1,267
  • คุณสมบัติ:
FeaturesDict({
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
    'option1': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'option2': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'sentence': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • อ้างอิง:
@article{sakaguchi2019winogrande,
    title={WinoGrande: An Adversarial Winograd Schema Challenge at Scale},
    author={Sakaguchi, Keisuke and Bras, Ronan Le and Bhagavatula, Chandra and Choi, Yejin},
    journal={arXiv preprint arXiv:1907.10641},
    year={2019}
}