أسئلة_طبيعية

• الوصف :

تحتوي مجموعة NQ على أسئلة من مستخدمين حقيقيين ، وتتطلب أنظمة ضمان الجودة قراءة وفهم مقالة Wikipedia كاملة قد تحتوي أو لا تحتوي على إجابة على السؤال. يؤدي تضمين أسئلة المستخدم الحقيقي ، ومتطلبات الحلول التي يجب أن تقرأ صفحة كاملة للعثور على الإجابة ، إلى جعل NQ مهمة أكثر واقعية وتحديًا من مجموعات بيانات ضمان الجودة السابقة.

• وثائق إضافية : استكشف في الأوراق باستخدام الرمز north_east

• الصفحة الرئيسية : https://ai.google.com/research/NaturalQuestions/dataset

• كود المصدر : tfds.datasets.natural_questions.Builder

• إصدارات :

  • 0.0.2 : لا توجد ملاحظات إصدار.
  • 0.1.0 (افتراضي): لا توجد ملاحظات حول الإصدار.

• حجم التحميل : ٤١ ٫ 41.97 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا

• الانقسامات :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر المستند as_supervised ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• الاقتباس :

@article{47761,
title = {Natural Questions: a Benchmark for Question Answering Research},
author = {Tom Kwiatkowski and Jennimaria Palomaki and Olivia Redfield and Michael Collins and Ankur Parikh and Chris Alberti and Danielle Epstein and Illia Polosukhin and Matthew Kelcey and Jacob Devlin and Kenton Lee and Kristina N. Toutanova and Llion Jones and Ming-Wei Chang and Andrew Dai and Jakob Uszkoreit and Quoc Le and Slav Petrov},
year = {2019},
journal = {Transactions of the Association of Computational Linguistics}
}

natural_questions / الافتراضي (التكوين الافتراضي)

• وصف التكوين : التكوين الافتراضي natural_questions

• حجم مجموعة البيانات : 90.26 GiB

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'annotations': Sequence({
        'id': string,
        'long_answer': FeaturesDict({
            'end_byte': int64,
            'end_token': int64,
            'start_byte': int64,
            'start_token': int64,
        }),
        'short_answers': Sequence({
            'end_byte': int64,
            'end_token': int64,
            'start_byte': int64,
            'start_token': int64,
            'text': Text(shape=(), dtype=string),
        }),
        'yes_no_answer': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    }),
    'document': FeaturesDict({
        'html': Text(shape=(), dtype=string),
        'title': Text(shape=(), dtype=string),
        'tokens': Sequence({
            'is_html': bool,
            'token': Text(shape=(), dtype=string),
        }),
        'url': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'id': string,
    'question': FeaturesDict({
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
        'tokens': Sequence(string),
    }),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

الأسئلة_الطبيعية / longt5

• وصف التكوين : natural_questions المجهزة مسبقًا كما هو الحال في معيار longT5

• حجم مجموعة البيانات : 8.91 GiB

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'all_answers': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'answer': Text(shape=(), dtype=string),
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'title': Text(shape=(), dtype=string),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):