q_re_cc

• Descrição :

Um conjunto de dados contendo 14 mil conversas com 81 mil pares de perguntas e respostas. QReCC é baseado em perguntas de TREC CAST, QuAC e Google Natural Questions.

• Página inicial : https://github.com/apple/ml-qrecc

• Código fonte : tfds.text.qrecc.QReCC

• Versões :

  • 1.0.0 (padrão): versão inicial.

• Tamanho do download : 7.60 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 69.29 MiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Sim

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'answer': Text(shape=(), dtype=string),
    'answer_url': Text(shape=(), dtype=string),
    'context': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'conversation_id': Scalar(shape=(), dtype=int32, description=The id of the conversation.),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'question_rewrite': Text(shape=(), dtype=string),
    'source': Text(shape=(), dtype=string),
    'turn_id': Scalar(shape=(), dtype=int32, description=The id of the conversation turn, within a conversation.),
})

• Documentação de recursos :

• Chaves supervisionadas (consulte o documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): Não suportado.

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@article{qrecc,
  title={Open-Domain Question Answering Goes Conversational via Question Rewriting},
  author={Anantha, Raviteja and Vakulenko, Svitlana and Tu, Zhucheng and Longpre, Shayne and Pulman, Stephen and Chappidi, Srinivas},
  journal={Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies},
  year={2021}
}