分隊質問生成

• 説明:

「テキストからのニューラル質問生成: 予備研究」(Zhou et al, 2017) および「質問することの学習: 読解のためのニューラル質問生成」(Du et al, 2017) で説明されているデータ分割を使用した分隊データセットを使用した質問生成。

• ホームページ: https://github.com/xinyadu/nqg @inproceedings{du-etal-2017-learning, title = "尋ねることを学ぶ: 読解のためのニューラル質問生成", author = "Du, Xinya and Shao, Junru and Cardie, Claire", booktitle = "Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)", month = jul, year = "2017", address = "バンクーバー、カナダ", publisher = "計算言語学協会", url = "https://aclanthology.org/P17-1123", doi = "10.18653/v1/P17-1123", ページ = "1342--1352", } ", 月 = 7 月, year = "2017", address = "バンクーバー、カナダ", publisher = "計算言語学協会", url = "https://aclanthology.org/P17-1123", doi = "10.18653/v1/P17-1123" 、ページ = "1342--1352"、} )

• ソース コード: tfds.text.squad_question_generation.SquadQuestionGeneration

• バージョン:

  • 1.0.0 : パッセージ レベルのコンテキストを使用して、各分割で一意の SQuAD QAS ID を持つ初期ビルド (Zhou et al, 2017)。

  • 2.0.0 : (Zhou et al, 2017) の元の分割に一致し、文レベルとパッセージ レベルの両方のコンテキストを許可し、(Zhou et al, 2017) からの回答を使用します。

  • 3.0.0 (デフォルト): (Du et al, 2017) の分割も追加しました。

• 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

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

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

• 引用：

@inproceedings{du-etal-2017-learning,
    title = "Learning to Ask: Neural Question Generation for Reading Comprehension",
    author = "Du, Xinya  and Shao, Junru  and Cardie, Claire",
    booktitle = "Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)",
    month = jul,
    year = "2017",
    address = "Vancouver, Canada",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/P17-1123",
    doi = "10.18653/v1/P17-1123",
    pages = "1342--1352",
}

@inproceedings{rajpurkar-etal-2016-squad,
    title = "{SQ}u{AD}: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text",
    author = "Rajpurkar, Pranav  and Zhang, Jian  and Lopyrev, Konstantin  and Liang, Percy",
    booktitle = "Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = nov,
    year = "2016",
    address = "Austin, Texas",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/D16-1264",
    doi = "10.18653/v1/D16-1264",
    pages = "2383--2392",
}

分隊質問生成/split_du (デフォルト設定)

• 構成の説明: パッセージ レベルのコンテキストから独立した質問の生成に回答します (Du et al, 2017)。

• ダウンロードサイズ: 62.83 MiB

• データセットのサイズ: 84.67 MiB

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'answer': Text(shape=(), dtype=string),
    'context_passage': Text(shape=(), dtype=string),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 機能のドキュメント:

• 例( tfds.as_dataframe ):

分隊質問世代/split_zhou

• 構成の説明: 文レベルおよびパッセージ レベルのコンテキストからの回答スパン依存の質問生成 (Zhou et al, 2017)。

• ダウンロードサイズ: 62.52 MiB

• データセットサイズ: 111.02 MiB

• スプリット:

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'answer': Text(shape=(), dtype=string),
    'context_passage': Text(shape=(), dtype=string),
    'context_sentence': Text(shape=(), dtype=string),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 機能のドキュメント:

• 例( tfds.as_dataframe ):