definite_pronoun_resolution

• বর্ণনা :

লেখকের স্নাতক শ্রেণীর একজনের 30 জন ছাত্র দ্বারা রচিত। এই বাক্য জোড়াগুলি বাস্তব ঘটনা (যেমন, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে সৌদি রাষ্ট্রদূতকে আক্রমণ করার জন্য ইরানের পরিকল্পনা) থেকে শুরু করে চলচ্চিত্রের ঘটনা/চরিত্র (যেমন, ব্যাটম্যান) এবং সম্পূর্ণ কাল্পনিক পরিস্থিতির বিষয়গুলিকে কভার করে, যা মূলত আমেরিকান বাচ্চাদের দ্বারা অনুভূত পপ সংস্কৃতিকে প্রতিফলিত করে। 90 এর দশকের প্রথম দিকে জন্মগ্রহণ করেন। প্রতিটি টীকাযুক্ত উদাহরণ চারটি লাইন বিস্তৃত করে: প্রথম লাইনে বাক্য রয়েছে, দ্বিতীয় লাইনে লক্ষ্য সর্বনাম রয়েছে, তৃতীয় লাইনে দুটি প্রার্থী পূর্বসূরি রয়েছে এবং চতুর্থ লাইনে সঠিক পূর্ববর্তী রয়েছে। লক্ষ্য সর্বনাম বাক্যে একাধিকবার উপস্থিত হলে, তার প্রথম ঘটনাটি সমাধান করা হবে।

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : north_east কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

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

• সোর্স কোড : tfds.text.DefinitePronounResolution

• সংস্করণ :

  • 1.1.0 (ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।

• ডাউনলোড সাইজঃ 222.12 KiB

• ডেটাসেটের আকার : 334.22 KiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): ('sentence', 'label')

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@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}
}