Referanslar:
labeled_final
Bu veri kümesini TFDS'ye yüklemek için aşağıdaki komutu kullanın:
ds = tfds.load('huggingface:paws/labeled_final')
- Açıklama :
PAWS: Paraphrase Adversaries from Word Scrambling
This dataset contains 108,463 human-labeled and 656k noisily labeled pairs that feature
the importance of modeling structure, context, and word order information for the problem
of paraphrase identification. The dataset has two subsets, one based on Wikipedia and the
other one based on the Quora Question Pairs (QQP) dataset.
For further details, see the accompanying paper: PAWS: Paraphrase Adversaries from Word Scrambling
(https://arxiv.org/abs/1904.01130)
PAWS-QQP is not available due to license of QQP. It must be reconstructed by downloading the original
data and then running our scripts to produce the data and attach the labels.
Note: There might be some missing or wrong labels in the dataset and we have replaced them with -1.
- Lisans : Veri kaynağı olarak Google LLC'nin ("Google") kabul edilmesi memnuniyetle karşılansa da, veri kümesi herhangi bir amaç için ücretsiz olarak kullanılabilir. Veri seti, açık veya zımni hiçbir garanti olmaksızın "OLDUĞU GİBİ" sağlanır. Google, veri kümesinin kullanımından kaynaklanan doğrudan veya dolaylı her türlü zarardan sorumlu değildir.
- Sürüm : 1.1.0
- Bölmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'test' | 8000 |
'train' | 49401 |
'validation' | 8000 |
- Özellikler :
{
"id": {
"dtype": "int32",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"sentence1": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"sentence2": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"label": {
"num_classes": 2,
"names": [
"0",
"1"
],
"names_file": null,
"id": null,
"_type": "ClassLabel"
}
}
labeled_swap
Bu veri kümesini TFDS'ye yüklemek için aşağıdaki komutu kullanın:
ds = tfds.load('huggingface:paws/labeled_swap')
- Açıklama :
PAWS: Paraphrase Adversaries from Word Scrambling
This dataset contains 108,463 human-labeled and 656k noisily labeled pairs that feature
the importance of modeling structure, context, and word order information for the problem
of paraphrase identification. The dataset has two subsets, one based on Wikipedia and the
other one based on the Quora Question Pairs (QQP) dataset.
For further details, see the accompanying paper: PAWS: Paraphrase Adversaries from Word Scrambling
(https://arxiv.org/abs/1904.01130)
PAWS-QQP is not available due to license of QQP. It must be reconstructed by downloading the original
data and then running our scripts to produce the data and attach the labels.
Note: There might be some missing or wrong labels in the dataset and we have replaced them with -1.
- Lisans : Veri kaynağı olarak Google LLC'nin ("Google") kabul edilmesi memnuniyetle karşılansa da, veri kümesi herhangi bir amaç için ücretsiz olarak kullanılabilir. Veri seti, açık veya zımni hiçbir garanti olmaksızın "OLDUĞU GİBİ" sağlanır. Google, veri kümesinin kullanımından kaynaklanan doğrudan veya dolaylı her türlü zarardan sorumlu değildir.
- Sürüm : 1.1.0
- Bölmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 30397 |
- Özellikler :
{
"id": {
"dtype": "int32",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"sentence1": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"sentence2": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"label": {
"num_classes": 2,
"names": [
"0",
"1"
],
"names_file": null,
"id": null,
"_type": "ClassLabel"
}
}
unlabeled_final
Bu veri kümesini TFDS'ye yüklemek için aşağıdaki komutu kullanın:
ds = tfds.load('huggingface:paws/unlabeled_final')
- Açıklama :
PAWS: Paraphrase Adversaries from Word Scrambling
This dataset contains 108,463 human-labeled and 656k noisily labeled pairs that feature
the importance of modeling structure, context, and word order information for the problem
of paraphrase identification. The dataset has two subsets, one based on Wikipedia and the
other one based on the Quora Question Pairs (QQP) dataset.
For further details, see the accompanying paper: PAWS: Paraphrase Adversaries from Word Scrambling
(https://arxiv.org/abs/1904.01130)
PAWS-QQP is not available due to license of QQP. It must be reconstructed by downloading the original
data and then running our scripts to produce the data and attach the labels.
Note: There might be some missing or wrong labels in the dataset and we have replaced them with -1.
- Lisans : Veri kaynağı olarak Google LLC'nin ("Google") kabul edilmesi memnuniyetle karşılansa da, veri kümesi herhangi bir amaç için ücretsiz olarak kullanılabilir. Veri seti, açık veya zımni hiçbir garanti olmaksızın "OLDUĞU GİBİ" sağlanır. Google, veri kümesinin kullanımından kaynaklanan doğrudan veya dolaylı her türlü zarardan sorumlu değildir.
- Sürüm : 1.1.0
- Bölmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 645652 |
'validation' | 10000 |
- Özellikler :
{
"id": {
"dtype": "int32",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"sentence1": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"sentence2": {
"dtype": "string",
"id": null,
"_type": "Value"
},
"label": {
"num_classes": 2,
"names": [
"0",
"1"
],
"names_file": null,
"id": null,
"_type": "ClassLabel"
}
}