दस्ता

• विवरण :

स्टैनफोर्ड क्वेश्चन आंसरिंग डेटासेट (SQuAD) एक रीडिंग कॉम्प्रिहेंशन डेटासेट है, जिसमें विकिपीडिया लेखों के एक सेट पर क्राउडवर्कर्स द्वारा पूछे गए प्रश्न शामिल हैं, जहाँ हर प्रश्न का उत्तर पाठ का एक खंड है, या स्पैन, संबंधित पठन मार्ग से, या प्रश्न अनुत्तरित हो सकता है।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

• होमपेज : https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/

• स्रोत कोड : tfds.datasets.squad.Builder

• संस्करण :

  • 3.0.0 (डिफ़ॉल्ट): कम संख्या में उदाहरणों (19) के साथ समस्या को ठीक करता है, जहां संदर्भ व्हाइट-स्पेस हटाने के कारण उत्तर स्पैन गलत हैं।

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

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

• उद्धरण :

@article{2016arXiv160605250R,
       author = { {Rajpurkar}, Pranav and {Zhang}, Jian and {Lopyrev},
                 Konstantin and {Liang}, Percy},
        title = "{SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text}",
      journal = {arXiv e-prints},
         year = 2016,
          eid = {arXiv:1606.05250},
        pages = {arXiv:1606.05250},
archivePrefix = {arXiv},
       eprint = {1606.05250},
}

स्क्वाड/v1.1 (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

• कॉन्फ़िगरेशन विवरण : SQUAD का संस्करण 1.1.0

• डाउनलोड आकार : 33.51 MiB

• डेटासेट का आकार : 94.06 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'answers': Sequence({
        'answer_start': int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': string,
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'title': Text(shape=(), dtype=string),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

दस्ते/v2.0

• कॉन्फ़िगरेशन विवरण : SQUAD का संस्करण 2.0.0

• डाउनलोड का आकार : 44.34 MiB

• डेटासेट का आकार : 148.54 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ (सत्यापन), केवल जब shuffle_files=False (ट्रेन)

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'answers': Sequence({
        'answer_start': int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': string,
    'is_impossible': bool,
    'plausible_answers': Sequence({
        'answer_start': int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'title': Text(shape=(), dtype=string),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):