স্কোয়াড_প্রশ্ন_প্রজন্ম

• বর্ণনা :

'নিউরাল কোয়েশ্চেন জেনারেশন ফ্রম টেক্সট: এ প্রিলিমিনারি স্টাডি' (Zhou et al, 2017) এবং 'Learning to Ask: Neural Question Generation for Reading Comprehension' (Du et al, 2017) এ বর্ণিত ডেটা স্প্লিট ব্যবহার করে স্কোয়াড ডেটাসেট ব্যবহার করে প্রশ্ন তৈরি করা।

• হোমপেজ : https://github.com/xinyadu/nqg @inproceedings{du-etal-2017-learning, title = "জিজ্ঞাসা করা শেখা: পড়ার বোঝার জন্য নিউরাল প্রশ্ন তৈরি", লেখক = "ডু, জিনিয়া এবং শাও, জুনরু এবং কার্ডি, ক্লেয়ার", বইয়ের শিরোনাম = "কম্পিউটেশনাল ভাষাবিজ্ঞানের জন্য অ্যাসোসিয়েশনের 55তম বার্ষিক সভার কার্যপ্রণালী (ভলিউম 1: লং পেপারস)", মাস = জুলাই, বছর = "2017", ঠিকানা = "ভ্যাঙ্কুভার, কানাডা", প্রকাশক = " অ্যাসোসিয়েশন ফর কম্পিউটেশনাল লিঙ্গুইস্টিকস", url = "https://aclanthology.org/P17-1123", doi = "10.18653/v1/P17-1123", পৃষ্ঠা = "1342--1352", } ", মাস = জুল, year = "2017", ঠিকানা = "ভ্যাঙ্কুভার, কানাডা", প্রকাশক = "অ্যাসোসিয়েশন ফর কম্পিউটেশনাল লিঙ্গুইস্টিকস", url = "https://aclanthology.org/P17-1123", doi = "10.18653/v1/P17-1123" , পৃষ্ঠা = "1342--1352", } )

• উত্স কোড : tfds.text.squad_question_generation.SquadQuestionGeneration

• সংস্করণ :

  • 1.0.0 : প্যাসেজ-লেভেল কনটেক্সট ব্যবহার করে প্রতিটি স্প্লিটে অনন্য স্কোয়াড QAS আইডি সহ প্রাথমিক বিল্ড (Zhou et al, 2017)।

  • 2.0.0 : (Zhou et al, 2017) এর মূল বিভাজনের সাথে মেলে, বাক্য- এবং প্যাসেজ-স্তরের প্রসঙ্গ উভয়কেই অনুমতি দেয় এবং (Zhou et al, 2017) থেকে উত্তর ব্যবহার করে।

  • 3.0.0 (ডিফল্ট): (Du et al, 2017) এর বিভাজনও যোগ করা হয়েছে।

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• তত্ত্বাবধান করা কী ( as_supervised ডক হিসেবে ): ('context_passage', 'question')

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদ্ধৃতি :

@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",
}

squad_question_generation/split_du (ডিফল্ট কনফিগারেশন)

• কনফিগারেশনের বর্ণনা : উত্তরণ-স্তরের প্রসঙ্গ থেকে স্বাধীন প্রশ্ন তৈরির উত্তর দিন (Du et al, 2017)।

• ডাউনলোড সাইজ : 62.83 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 84.67 MiB

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

স্কোয়াড_প্রশ্ন_প্রজন্ম/বিভক্ত_ঝু

• কনফিগারেশনের বিবরণ : বাক্য- এবং উত্তরণ-স্তরের প্রসঙ্গ থেকে উত্তর-স্প্যান নির্ভরশীল প্রশ্ন তৈরি করা (Zhou et al, 2017)।

• ডাউনলোড সাইজ : 62.52 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 111.02 MiB

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):