cosmos_qa

• Mô tả :

Cosmos QA là một bộ dữ liệu quy mô lớn gồm 35,6 nghìn vấn đề yêu cầu khả năng đọc hiểu dựa trên lẽ thường, được xây dựng dưới dạng câu hỏi trắc nghiệm. Nó tập trung vào việc đọc giữa các dòng trong một bộ sưu tập đa dạng các câu chuyện hàng ngày của mọi người, đặt câu hỏi liên quan đến nguyên nhân hoặc tác động có thể xảy ra của các sự kiện đòi hỏi phải suy luận ngoài phạm vi văn bản chính xác trong ngữ cảnh.

• Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ với mã north_east

• Trang chủ : https://wilburone.github.io/cosmos/

• Mã nguồn : tfds.question_answering.CosmosQA

• Phiên bản :

  • 1.0.0 (mặc định): Không có ghi chú phát hành.

• Kích thước tải xuống : 23.27 MiB

• Kích thước tập dữ liệu : 27.09 MiB

• Tự động lưu vào bộ đệm ( tài liệu ): Có

• Chia tách :

• Cấu trúc tính năng :

FeaturesDict({
    'answer0': Text(shape=(), dtype=string),
    'answer1': Text(shape=(), dtype=string),
    'answer2': Text(shape=(), dtype=string),
    'answer3': Text(shape=(), dtype=string),
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Tài liệu tính năng :

• Các khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): None

• Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

• trích dẫn :

@inproceedings{huang-etal-2019-cosmos,
    title = "Cosmos {QA}: Machine Reading Comprehension with Contextual Commonsense Reasoning",
    author = "Huang, Lifu  and
      Le Bras, Ronan  and
      Bhagavatula, Chandra  and
      Choi, Yejin",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP)",
    year = "2019",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/D19-1243"
}