- 説明:
著者の学部クラスの 1 つから 30 人の学生によって構成されています。これらの文のペアは、実際の出来事 (例: 駐米サウジ大使を攻撃するイランの計画) から映画の出来事/登場人物 (例: バットマン) および純粋に架空の状況に至るまでのトピックをカバーしており、主にアメリカの子供たちが認識しているポップ カルチャーを反映しています。 90年代初頭生まれ。注釈付きの各例は 4 行にまたがっています。最初の行には文が含まれ、2 行目にはターゲット代名詞が含まれ、3 行目には 2 つの候補前件が含まれ、4 行目には正しい前件が含まれます。対象の代名詞が文中に複数回出現する場合は、最初に出現した代名詞が解決されます。
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
ソース コード:
tfds.text.DefinitePronounResolution
バージョン:
-
1.1.0
(デフォルト): リリース ノートはありません。
-
ダウンロードサイズ:
222.12 KiB
データセットサイズ:
334.22 KiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 564 |
'train' | 1,322 |
- 機能構造:
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),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
候補者 | シーケンス(テキスト) | (2) | 弦 | |
ラベル | クラスラベル | int64 | ||
代名詞 | 文章 | 弦 | ||
文 | 文章 | 弦 |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):('sentence', 'label')
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@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}
}