quac

• Descriptif :

Question Answering in Context est un ensemble de données permettant de modéliser, de comprendre et de participer à un dialogue de recherche d'informations. Les instances de données consistent en un dialogue interactif entre deux crowd workers : (1) un élève qui pose une séquence de questions libres pour en savoir le plus possible sur un texte caché de Wikipédia, et (2) un enseignant qui répond aux questions en fournissant de courts extraits (s'étend) du texte. QuAC présente des défis que l'on ne trouve pas dans les ensembles de données de compréhension de la machine existants : ses questions sont souvent plus ouvertes, sans réponse ou uniquement significatives dans le contexte du dialogue.

• Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code north_east

• Page d' accueil : https://quac.ai/

• Code source : tfds.datasets.quac.Builder

• Versions :

  • 1.0.0 (par défaut) : version initiale.

• Taille du téléchargement : 73.47 MiB

• Taille du jeu de données : 298.04 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ): Non

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

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),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Touches supervisées (Voir as_supervised doc ): ('context', 'answers')

• Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

• Citation :

@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}
}