escuadrón_pregunta_generación

• Descripción :

Generación de preguntas utilizando un conjunto de datos de escuadrón utilizando divisiones de datos descritas en 'Generación de preguntas neuronales a partir de texto: un estudio preliminar' (Zhou et al, 2017) y 'Aprender a preguntar: Generación de preguntas neuronales para la comprensión lectora' (Du et al, 2017).

• Página de inicio: https://github.com/xinyadu/nqg @inproceedings{du-etal-2017-learning, title = "Aprender a preguntar: generación de preguntas neuronales para la comprensión lectora", author = "Du, Xinya y Shao, Junru y Cardie, Claire", título del libro = "Actas de la 55.ª Reunión Anual de la Asociación de Lingüística Computacional (Volumen 1: Documentos extensos)", mes = julio, año = "2017", dirección = "Vancouver, Canadá", editor = " Association for Computational Linguistics", url = "https://aclanthology.org/P17-1123", doi = "10.18653/v1/P17-1123", pages = "1342--1352", } ", month = jul, año = "2017", dirección = "Vancouver, Canadá", editorial = "Asociación de Lingüística Computacional", url = "https://aclanthology.org/P17-1123", doi = "10.18653/v1/P17-1123" , páginas = "1342--1352", } )

• Código fuente : tfds.text.squad_question_generation.SquadQuestionGeneration

• Versiones :

  • 1.0.0 : compilación inicial con identificadores QAS de SQuAD únicos en cada división, usando contexto de nivel de pasaje (Zhou et al, 2017).

  • 2.0.0 : Coincide con la división original de (Zhou et al, 2017), permite contextos de nivel de oración y de pasaje, y usa respuestas de (Zhou et al, 2017).

  • 3.0.0 (predeterminado): también se agregó la división de (Du et al, 2017).

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

• Claves supervisadas (ver as_supervised doc ): ('context_passage', 'question')

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Cita :

@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 (configuración predeterminada)

• Descripción de la configuración : responde a la generación de preguntas independientes a partir de contextos de nivel de pasaje (Du et al, 2017).

• Tamaño de la descarga : 62.83 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 84.67 MiB

• Divisiones :

• Estructura de características :

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

• Documentación de características :

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

escuadrón_pregunta_generación/split_zhou

• Descripción de la configuración : generación de preguntas dependientes del intervalo de respuestas a partir de contextos de nivel de oración y pasaje (Zhou et al, 2017).

• Tamaño de la descarga : 62.52 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 111.02 MiB

• Divisiones :

• Estructura de características :

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

• Documentación de características :

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):