kesin_zamir_çözünürlük

• Açıklama :

Yazarın lisans sınıflarından birinden 30 öğrenci tarafından oluşturulmuştur. Bu cümle çiftleri, gerçek olaylardan (örneğin, İran'ın Suudi Arabistan'ın ABD büyükelçisine saldırı planı), filmlerdeki olaylara/karakterlere (örneğin, Batman) ve büyük ölçüde Amerikalı çocuklar tarafından algılanan pop kültürünü yansıtan tamamen hayali durumlara kadar değişen konuları kapsar. 90'ların başında doğdu. Açıklamalı her örnek dört satıra yayılır: ilk satır cümleyi içerir, ikinci satır hedef zamiri içerir, üçüncü satır iki aday öncülü içerir ve dördüncü satır doğru öncülü içerir. Hedef zamir cümlede birden fazla geçiyorsa, ilk geçtiği çözümlenecek olandır.

• Ek Belgeler : north_east Kodlu Belgeleri Keşfedin

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

• Kaynak kodu : tfds.text.DefinitePronounResolution

• sürümler :

  • 1.1.0 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• İndirme boyutu : 222.12 KiB

• Veri kümesi boyutu : 334.22 KiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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),
})

• Özellik belgeleri :

• Denetimli anahtarlar (Bkz. as_supervised doc ): ('sentence', 'label')

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@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}
}