- Descrizione :
GAP è un set di dati bilanciato per genere contenente 8.908 coppie di coreference etichettate di (pronome ambiguo, nome antecedente), campionato da Wikipedia e rilasciato da Google AI Language per la valutazione della risoluzione della coreference nelle applicazioni pratiche.
Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice
Home page : https://github.com/google-research-datasets/gap-coreference
Codice sorgente :
tfds.text.Gap
Versioni :
-
0.1.0
: Versione iniziale. -
0.1.1
(impostazione predefinita): corregge l'analisi del campo booleanoA-coref
eB-coref
.
-
Dimensione del download :
2.29 MiB
Dimensione del set di dati:
2.96 MiB
Auto-cache ( documentazione ): Sì
Divisioni :
Diviso | Esempi |
---|---|
'test' | 2.000 |
'train' | 2.000 |
'validation' | 454 |
- Struttura delle caratteristiche :
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),
})
- Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica | Classe | Forma | Tipo D | Descrizione |
---|---|---|---|---|
CaratteristicheDict | ||||
UN | Testo | corda | ||
A-coref | Tensore | bool | ||
A-offset | Tensore | int32 | ||
B | Testo | corda | ||
B-coref | Tensore | bool | ||
B-offset | Tensore | int32 | ||
ID | Testo | corda | ||
Pronome | Testo | corda | ||
Pronome-offset | Tensore | int32 | ||
Testo | Testo | corda | ||
URL | Testo | corda |
Chiavi supervisionate (Vedi
as_supervised
doc ):None
Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.
Esempi ( tfds.as_dataframe ):
- Citazione :
@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}
}