ओपनबुकका

• विवरण :

डेटासेट में 5,957 4-तरफ़ा बहुविकल्पीय प्रश्न हैं। इसके अतिरिक्त, वे 5,167 भीड़-स्रोत सामान्य ज्ञान तथ्य, और ट्रेन/देव/परीक्षण प्रश्नों का एक विस्तारित संस्करण प्रदान करते हैं जहां प्रत्येक प्रश्न अपने मूल मूल तथ्य, एक मानव सटीकता स्कोर, एक स्पष्टता स्कोर और एक अज्ञात क्राउड-वर्कर से जुड़ा होता है। पहचान।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

• होमपेज : https://leaderboard.allenai.org/open_book_qa/submissions/get-started

• स्रोत कोड : tfds.datasets.openbookqa.Builder

• संस्करण :

  • 0.1.0 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• डाउनलोड आकार : 1.38 MiB

• डेटासेट का आकार : 2.40 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'answerKey': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'clarity': float32,
    'fact1': Text(shape=(), dtype=string),
    'humanScore': float32,
    'question': FeaturesDict({
        'choice_A': Text(shape=(), dtype=string),
        'choice_B': Text(shape=(), dtype=string),
        'choice_C': Text(shape=(), dtype=string),
        'choice_D': Text(shape=(), dtype=string),
        'stem': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'turkIdAnonymized': Text(shape=(), dtype=string),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजी ( as_supervised दस्तावेज़ देखें): ('question', 'answerKey')

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

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@article{mihaylov2018can,
  title={Can a suit of armor conduct electricity? a new dataset for open book question answering},
  author={Mihaylov, Todor and Clark, Peter and Khot, Tushar and Sabharwal, Ashish},
  journal={arXiv preprint arXiv:1809.02789},
  year={2018}
}