इरेज़र_मल्टी_आरसी

• विवरण :

इरेज़र मल्टी आरसी बहु-पंक्ति मार्ग पर प्रश्नों के लिए एक डेटासेट है, साथ ही उत्तर और एक तर्क। इस डेटासेट के प्रत्येक उदाहरण में निम्नलिखित 5 भाग हैं

1. एक मुटली-लाइन मार्ग 2. मार्ग के बारे में एक प्रश्न 3. प्रश्न का उत्तर
2. उत्तर सही है या गलत इसका वर्गीकरण 5. वर्गीकरण को न्यायोचित ठहराने वाला स्पष्टीकरण

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

• मुखपृष्ठ : https://cogcomp.seas.upenn.edu/multirc/

• स्रोत कोड : tfds.text.EraserMultiRc

• संस्करण :

  • 0.1.1 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• डाउनलोड आकार : 1.59 MiB

• डेटासेट का आकार : 62.59 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'evidences': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'passage': Text(shape=(), dtype=string),
    'query_and_answer': Text(shape=(), dtype=string),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

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

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@unpublished{eraser2019,
    title = {ERASER: A Benchmark to Evaluate Rationalized NLP Models},
    author = {Jay DeYoung and Sarthak Jain and Nazneen Fatema Rajani and Eric Lehman and Caiming Xiong and Richard Socher and Byron C. Wallace}
}
@inproceedings{MultiRC2018,
    author = {Daniel Khashabi and Snigdha Chaturvedi and Michael Roth and Shyam Upadhyay and Dan Roth},
    title = {Looking Beyond the Surface:A Challenge Set for Reading Comprehension over Multiple Sentences},
    booktitle = {NAACL},
    year = {2018}
}