দল

• বর্ণনা :

স্ট্যানফোর্ড কোয়েশ্চেন অ্যানসারিং ডেটাসেট (SQuAD) হল একটি রিডিং কম্প্রিহেনশন ডেটাসেট, যা উইকিপিডিয়া নিবন্ধগুলির একটি সেটে ভিড় কর্মীর দ্বারা উত্থাপিত প্রশ্নগুলির সমন্বয়ে গঠিত, যেখানে প্রতিটি প্রশ্নের উত্তরটি পাঠ্যের একটি অংশ, বা স্প্যান, সংশ্লিষ্ট পাঠ্যাংশ বা প্রশ্ন থেকে উত্তরহীন হতে পারে।

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : north_east কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

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

• সোর্স কোড : tfds.datasets.squad.Builder

• সংস্করণ :

  • 3.0.0 (ডিফল্ট): অল্প সংখ্যক উদাহরণ সহ সমস্যা সমাধান করে (19) যেখানে প্রসঙ্গ সাদা-স্পেস অপসারণের কারণে উত্তরের স্প্যানগুলি ভুলভাবে সংযোজিত হয়েছে।

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদ্ধৃতি :

@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},
}

স্কোয়াড/v1.1 (ডিফল্ট কনফিগারেশন)

• কনফিগার বিবরণ : SQUAD এর সংস্করণ 1.1.0

• ডাউনলোড আকার : 33.51 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 94.06 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

স্কোয়াড/v2.0

• কনফিগারেশনের বিবরণ : SQUAD এর সংস্করণ 2.0.0

• ডাউনলোড 44.34 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 148.54 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ (বৈধকরণ), শুধুমাত্র যখন shuffle_files=False (ট্রেন)

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):