Tayfa

• Açıklama :

Stanford Question Answering Dataset (SQuAD), her sorunun cevabının ilgili okuma pasajından veya sorudan bir metin parçası veya aralığı olduğu bir dizi Wikipedia makalesinde kalabalık çalışanlar tarafından yöneltilen sorulardan oluşan bir okuduğunu anlama veri kümesidir. cevapsız olabilir.

• Ek Belgeler : north_east Belgeleri Keşfedin

• Ana sayfa : https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/

• Kaynak kodu : tfds.datasets.squad.Builder

• sürümler :

  • 3.0.0 (varsayılan): Bağlamdaki boşlukların kaldırılması nedeniyle yanıt aralıklarının yanlış hizalandığı az sayıda örnekle (19) ilgili sorunu düzeltir.

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): None

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Alıntı :

@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},
}

Squad/v1.1 (varsayılan yapılandırma)

• Yapılandırma açıklaması : SQUAD Sürüm 1.1.0

• İndirme boyutu : 33.51 MiB

• Veri kümesi boyutu : 94.06 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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),
})

• Özellik belgeleri :

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

takım/v2.0

• Yapılandırma açıklaması : SQUAD'in 2.0.0 sürümü

• İndirme boyutu : 44.34 MiB

• Veri kümesi boyutu : 148.54 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet (doğrulama), Yalnızca shuffle_files=False (tren) olduğunda

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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),
})

• Özellik belgeleri :

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):