- Açıklama :
"Metinden Sinirsel Soru Oluşturma: Bir Ön Çalışma" (Zhou ve diğerleri, 2017) ve "Sormayı Öğrenmek: Okuduğunu Anlamak için Sinirsel Soru Oluşturma" (Du ve diğerleri, 2017) bölümlerinde açıklanan veri bölmelerini kullanarak takım veri kümesini kullanarak soru oluşturma.
Ana Sayfa : https://github.com/xinyadu/nqg @inproceedings{du-etal-2017-learning, title = "Sormayı Öğrenmek: Okuduğunu Anlamak için Sinirsel Soru Oluşturma", yazar = "Du, Xinya ve Shao, Junru ve Cardie, Claire", booktitle = "Hesaplamalı Dilbilim Derneği'nin 55. Yıllık Toplantısı Tutanakları (Cilt 1: Uzun Makaleler)", ay = temmuz, yıl = "2017", adres = "Vancouver, Kanada", yayıncı = " Hesaplamalı Dilbilim Derneği", url = "https://aclanthology.org/P17-1123", doi = "10.18653/v1/P17-1123", sayfalar = "1342--1352", } ", ay = temmuz, yıl = "2017", adres = "Vancouver, Kanada", yayıncı = "Hesaplamalı Dilbilim Derneği", url = "https://aclanthology.org/P17-1123", doi = "10.18653/v1/P17-1123" , sayfalar = "1342--1352", } )
Kaynak kodu :
tfds.text.squad_question_generation.SquadQuestionGeneration
sürümler :
1.0.0
: Geçit düzeyinde bağlam kullanılarak her bölmede benzersiz SQuAD QAS kimlikleriyle ilk derleme (Zhou ve diğerleri, 2017).2.0.0
: (Zhou ve diğerleri, 2017)'nin orijinal bölünmesiyle eşleşir, hem cümle hem de geçiş düzeyinde bağlamlara izin verir ve (Zhou ve diğerleri, 2017)'den gelen yanıtları kullanır.3.0.0
(varsayılan): (Du ve diğerleri, 2017)'nin bölünmesi de eklendi.
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet
Denetlenen anahtarlar (Bkz
as_supervised
doc ):('context_passage', 'question')
Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.
Alıntı :
@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 (varsayılan yapılandırma)
Yapılandırma açıklaması : Geçit düzeyi bağlamlardan bağımsız soru oluşturma yanıtlayın (Du ve diğerleri, 2017).
İndirme boyutu :
62.83 MiB
Veri kümesi boyutu :
84.67 MiB
bölmeler :
Bölmek | örnekler |
---|---|
'test' | 11.877 |
'train' | 75.722 |
'validation' | 10.570 |
- Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'answer': Text(shape=(), dtype=string),
'context_passage': Text(shape=(), dtype=string),
'question': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
Cevap | Metin | sicim | ||
bağlam_geçişi | Metin | sicim | ||
soru | Metin | sicim |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
Squad_question_nesil/split_zhou
Yapılandırma açıklaması : Cümle ve geçiş düzeyi bağlamlarından yanıt süresine bağlı soru oluşturma (Zhou ve diğerleri, 2017).
İndirme boyutu :
62.52 MiB
Veri kümesi boyutu :
111.02 MiB
bölmeler :
Bölmek | örnekler |
---|---|
'test' | 8.964 |
'train' | 86.635 |
'validation' | 8.965 |
- Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'answer': Text(shape=(), dtype=string),
'context_passage': Text(shape=(), dtype=string),
'context_sentence': Text(shape=(), dtype=string),
'question': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
Cevap | Metin | sicim | ||
bağlam_geçişi | Metin | sicim | ||
bağlam_sentence | Metin | sicim | ||
soru | Metin | sicim |
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):