- विवरण :
फिजिकल आईक्यूए: फिजिकल इंटरेक्शन क्यूए, भोली भौतिकी के लिए एक नया कॉमन्सेंस क्यूए बेंचमार्क है जो इस बात पर ध्यान केंद्रित करता है कि हम रोजमर्रा की स्थितियों में रोजमर्रा की वस्तुओं के साथ कैसे बातचीत करते हैं। यह डेटासेट वस्तुओं के वहन पर ध्यान केंद्रित करता है, अर्थात, प्रत्येक भौतिक वस्तु क्या कार्य करती है (उदाहरण के लिए, एक दरवाजे के रूप में एक जूते का उपयोग करना संभव है), और वस्तुओं का एक समूह क्या भौतिक बातचीत करता है (उदाहरण के लिए, एक सेब रखना संभव है) एक किताब के ऊपर, लेकिन दूसरी तरफ नहीं)। डेटासेट को वस्तुओं के प्रोटोटाइपिक उपयोग (जैसे, जूते चलने के लिए उपयोग किए जाते हैं) और गैर-प्रोटोटाइपिक लेकिन वस्तुओं के व्यावहारिक रूप से प्रशंसनीय उपयोग (जैसे, जूते को दरवाजे के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है) दोनों के बारे में तर्क की आवश्यकता होती है। डेटासेट में 20,000 क्यूए जोड़े शामिल हैं जो या तो बहुविकल्पी या सही/गलत प्रश्न हैं।
होमपेज : https://leaderboard.allenai.org/physicaliqa/submissions/get-started
स्रोत कोड :
tfds.datasets.piqa.Builder
संस्करण :
-
1.0.0
(डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।
-
डाउनलोड आकार :
1.74 MiB
डेटासेट का आकार :
5.92 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'train' | 16,113 |
'validation' | 1,838 |
- फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
'goal': Text(shape=(), dtype=string),
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
'sol1': Text(shape=(), dtype=string),
'sol2': Text(shape=(), dtype=string),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
लक्ष्य | मूलपाठ | डोरी | ||
पहचान | मूलपाठ | डोरी | ||
लेबल | क्लासलेबल | int64 | ||
sol1 | मूलपाठ | डोरी | ||
sol2 | मूलपाठ | डोरी |
पर्यवेक्षित कुंजियाँ (
as_supervised
doc देखें):None
चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।
उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
- उद्धरण :
@inproceedings{Bisk2020,
author = {Yonatan Bisk and Rowan Zellers and
Ronan Le Bras and Jianfeng Gao
and Yejin Choi},
title = {PIQA: Reasoning about Physical Commonsense in
Natural Language},
booktitle = {Thirty-Fourth AAAI Conference on
Artificial Intelligence},
year = {2020},
}