- คำอธิบาย :
การอัปเดตข้อมูล E2E NLG Challenge พร้อม MR ที่สะอาด ข้อมูล E2E ประกอบด้วยการแสดงความหมายตามบทสนทนา (MR) ในโดเมนร้านอาหารและการอ้างอิงถึง 5 รายการในภาษาธรรมชาติ ซึ่งเป็นสิ่งที่เราจำเป็นต้องคาดเดา
เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส
รหัสที่มา :
tfds.datasets.e2e_cleaned.Builder
รุ่น :
-
0.1.0
(ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น
-
ขนาดการดาวน์โหลด :
13.92 MiB
ขนาดชุดข้อมูล :
14.70 MiB
แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ใช่
แยก :
แยก | ตัวอย่าง |
---|---|
'test' | 4,693 |
'train' | 33,525 |
'validation' | 4,299 |
- โครงสร้างคุณลักษณะ :
FeaturesDict({
'input_text': FeaturesDict({
'table': Sequence({
'column_header': string,
'content': string,
'row_number': int16,
}),
}),
'target_text': string,
})
- เอกสารคุณสมบัติ :
ลักษณะเฉพาะ | ระดับ | รูปร่าง | Dประเภท | คำอธิบาย |
---|---|---|---|---|
คุณสมบัติDict | ||||
อินพุต_ข้อความ | คุณสมบัติDict | |||
input_text/ตาราง | ลำดับ | |||
input_text/table/column_header | เทนเซอร์ | สตริง | ||
input_text/table/content | เทนเซอร์ | สตริง | ||
input_text/table/row_number | เทนเซอร์ | int16 | ||
target_text | เทนเซอร์ | สตริง |
คีย์ภายใต้การดูแล (ดู
as_supervised
doc ):('input_text', 'target_text')
รูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ
ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):
- การอ้างอิง :
@inproceedings{dusek-etal-2019-semantic,
title = "Semantic Noise Matters for Neural Natural Language Generation",
author = "Du{\v{s} }ek, Ond{\v{r} }ej and
Howcroft, David M. and
Rieser, Verena",
booktitle = "Proceedings of the 12th International Conference on Natural Language Generation",
month = oct # "{--}" # nov,
year = "2019",
address = "Tokyo, Japan",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://www.aclweb.org/anthology/W19-8652",
doi = "10.18653/v1/W19-8652",
pages = "421--426",
abstract = "Neural natural language generation (NNLG) systems are known for their pathological outputs, i.e. generating text which is unrelated to the input specification. In this paper, we show the impact of semantic noise on state-of-the-art NNLG models which implement different semantic control mechanisms. We find that cleaned data can improve semantic correctness by up to 97{\%}, while maintaining fluency. We also find that the most common error is omitting information, rather than hallucination.",
}