ai2_arc_with_ir

• Descrição :

Um novo conjunto de dados de 7.787 questões científicas genuínas de nível escolar, de múltipla escolha, reunidas para incentivar a pesquisa em respostas avançadas a perguntas. O conjunto de dados é particionado em um conjunto de desafio e um conjunto fácil, onde o primeiro contém apenas perguntas respondidas incorretamente por um algoritmo baseado em recuperação e um algoritmo de co-ocorrência de palavras. Também estamos incluindo um corpus de mais de 14 milhões de sentenças científicas relevantes para a tarefa e uma implementação de três modelos de linha de base neural para este conjunto de dados. Colocamos a ARC como um desafio para a comunidade.

Em comparação com o conjunto de dados original, isso adiciona frases de contexto obtidas por meio da recuperação de informações da mesma forma que o UnifiedQA (consulte: https://arxiv.org/abs/2005.00700 ).

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code north_east

• Página inicial : https://allenai.org/data/arc

• Código -fonte: tfds.datasets.ai2_arc_with_ir.Builder

• Versões :

  • 1.0.0 (padrão): sem notas de versão.

• Tamanho do download : 3.68 MiB

• Cache automático ( documentação ): Sim

• Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'answerKey': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
    'choices': Sequence({
        'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'paragraph': Text(shape=(), dtype=string),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Documentação do recurso:

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): Não compatível.

• Citação :

@article{allenai:arc,
      author    = {Peter Clark  and Isaac Cowhey and Oren Etzioni and Tushar Khot and
                    Ashish Sabharwal and Carissa Schoenick and Oyvind Tafjord},
      title     = {Think you have Solved Question Answering? Try ARC, the AI2 Reasoning Challenge},
      journal   = {arXiv:1803.05457v1},
      year      = {2018},
}
@article{2020unifiedqa,
    title={UnifiedQA: Crossing Format Boundaries With a Single QA System},
    author={D. Khashabi and S. Min and T. Khot and A. Sabhwaral and O. Tafjord and P. Clark and H. Hajishirzi},
    journal={arXiv preprint},
    year={2020}
}

ai2_arc_with_ir/ARC-Challenge-IR (configuração padrão)

• Descrição da configuração : Conjunto de desafios com 2.590 perguntas "difíceis" (aquelas que tanto uma recuperação quanto um método de co-ocorrência falham em responder corretamente)

• Tamanho do conjunto de dados : 3.76 MiB

• Divisões :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

ai2_arc_with_ir/ARC-Easy-IR

• Descrição da configuração : Fácil Conjunto de 5197 perguntas para o Desafio ARC.

• Tamanho do conjunto de dados : 7.49 MiB

• Divisões :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):