quac

• 説明:

Question Answering in Context は、モデリング、理解、情報探索ダイアログへの参加のためのデータセットです。データ インスタンスは、2 人のクラウド ワーカー間のインタラクティブな対話で構成されます。(1) 隠されたウィキペディアのテキストについて可能な限り学ぶために一連の自由形式の質問を投げかける学生と、(2) 短い抜粋を提供して質問に答える教師。 （スパン）テキストから。 QuAC は、既存の機械理解データセットには見られない課題をもたらします。QuAC の質問は、多くの場合、より自由で、答えられないか、対話コンテキスト内でのみ意味があります。

• 追加のドキュメント:コードnorth_eastを使用したペーパーの探索

• ホームページ： https ://quac.ai/

• ソース コード: tfds.datasets.quac.Builder

• バージョン:

  • 1.0.0 (デフォルト): 初期リリース。

• ダウンロードサイズ: 73.47 MiB

• データセットサイズ: 298.04 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'answers': Sequence({
        'answer_start': int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'background': Text(shape=(), dtype=string),
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'followup': Text(shape=(), dtype=string),
    'orig_answer': FeaturesDict({
        'answer_start': int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'section_title': Text(shape=(), dtype=string),
    'title': Text(shape=(), dtype=string),
    'yesno': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 機能のドキュメント:

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): ('context', 'answers')

• 図( tfds.show_examples ): サポートされていません。

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@article{choi2018quac,
  title={Quac: Question answering in context},
  author={Choi, Eunsol and He, He and Iyyer, Mohit and Yatskar, Mark and Yih, Wen-tau and Choi, Yejin and Liang, Percy and Zettlemoyer, Luke},
  journal={arXiv preprint arXiv:1808.07036},
  year={2018}
}