- Descripción :
GAP es un conjunto de datos con equilibrio de género que contiene 8908 pares de (pronombre ambiguo, nombre de antecedente) etiquetados como correferencia, muestreados de Wikipedia y publicados por Google AI Language para la evaluación de la resolución de correferencia en aplicaciones prácticas.
Documentación adicional : Explore en Papers With Code
Página de inicio: https://github.com/google-research-datasets/gap-coreference
Código fuente :
tfds.text.Gap
Versiones :
-
0.1.0
: Versión inicial. -
0.1.1
(predeterminado): corrige el análisis del campo booleanoA-coref
yB-coref
.
-
Tamaño de descarga :
2.29 MiB
Tamaño del conjunto de datos :
2.96 MiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí
Divisiones :
Separar | Ejemplos |
---|---|
'test' | 2,000 |
'train' | 2,000 |
'validation' | 454 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'A': Text(shape=(), dtype=string),
'A-coref': bool,
'A-offset': int32,
'B': Text(shape=(), dtype=string),
'B-coref': bool,
'B-offset': int32,
'ID': Text(shape=(), dtype=string),
'Pronoun': Text(shape=(), dtype=string),
'Pronoun-offset': int32,
'Text': Text(shape=(), dtype=string),
'URL': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Documentación de características :
Rasgo | Clase | Forma | Tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
CaracterísticasDict | ||||
A | Texto | cadena | ||
A-coref | Tensor | bool | ||
Desplazamiento A | Tensor | int32 | ||
B | Texto | cadena | ||
Núcleo B | Tensor | bool | ||
Desplazamiento B | Tensor | int32 | ||
IDENTIFICACIÓN | Texto | cadena | ||
Pronombre | Texto | cadena | ||
pronombre-compensación | Tensor | int32 | ||
Texto | Texto | cadena | ||
URL | Texto | cadena |
Claves supervisadas (Ver
as_supervised
doc ):None
Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.
Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Cita :
@article{DBLP:journals/corr/abs-1810-05201,
author = {Kellie Webster and
Marta Recasens and
Vera Axelrod and
Jason Baldridge},
title = {Mind the {GAP:} {A} Balanced Corpus of Gendered Ambiguous Pronouns},
journal = {CoRR},
volume = {abs/1810.05201},
year = {2018},
url = {http://arxiv.org/abs/1810.05201},
archivePrefix = {arXiv},
eprint = {1810.05201},
timestamp = {Tue, 30 Oct 2018 20:39:56 +0100},
biburl = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/abs-1810-05201},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}