निश्चित_सर्वनाम_संकल्प

• विवरण :

लेखक की स्नातक कक्षाओं में से एक के 30 छात्रों द्वारा रचित। ये वाक्य जोड़े वास्तविक घटनाओं (जैसे, अमेरिका में सऊदी राजदूत पर हमला करने की ईरान की योजना) से लेकर फिल्मों में घटनाओं/पात्रों (जैसे, बैटमैन) और विशुद्ध रूप से काल्पनिक स्थितियों तक के विषयों को कवर करते हैं, जो बड़े पैमाने पर पॉप संस्कृति को दर्शाते हैं जैसा कि अमेरिकी बच्चों द्वारा माना जाता है। 90 के दशक की शुरुआत में पैदा हुआ। प्रत्येक एनोटेट उदाहरण में चार पंक्तियाँ होती हैं: पहली पंक्ति में वाक्य होता है, दूसरी पंक्ति में लक्ष्य सर्वनाम होता है, तीसरी पंक्ति में दो उम्मीदवार पूर्ववर्ती होते हैं, और चौथी पंक्ति में सही पूर्ववर्ती होता है। यदि लक्ष्य सर्वनाम वाक्य में एक से अधिक बार प्रकट होता है, तो इसकी पहली घटना को हल किया जाना है।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

• मुखपृष्ठ : https://www.hlt.utdallas.edu/~vince/data/emnlp12/

• स्रोत कोड : tfds.text.DefinitePronounResolution

• संस्करण :

  • 1.1.0 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• डाउनलोड का आकार : 222.12 KiB

• डेटासेट का आकार : 334.22 KiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'candidates': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'pronoun': Text(shape=(), dtype=string),
    'sentence': Text(shape=(), dtype=string),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजी ( as_supervised दस्तावेज़ देखें): ('sentence', 'label')

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@inproceedings{rahman2012resolving,
  title={Resolving complex cases of definite pronouns: the winograd schema challenge},
  author={Rahman, Altaf and Ng, Vincent},
  booktitle={Proceedings of the 2012 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning},
  pages={777--789},
  year={2012},
  organization={Association for Computational Linguistics}
}