wino_bias

Referências:

wino_bias

Use o seguinte comando para carregar esse conjunto de dados no TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:wino_bias/wino_bias')
  • Descrição :
WinoBias, a Winograd-schema dataset for coreference resolution focused on gender bias.
The corpus contains Winograd-schema style sentences with entities corresponding to people
referred
by their occupation (e.g. the nurse, the doctor, the carpenter).
Dividir Exemplos
'train' 150335
  • Características :
{
   
"document_id": {
       
"dtype": "string",
       
"id": null,
       
"_type": "Value"
   
},
   
"part_number": {
       
"dtype": "string",
       
"id": null,
       
"_type": "Value"
   
},
   
"word_number": {
       
"feature": {
           
"dtype": "int32",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"tokens": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"pos_tags": {
       
"feature": {
           
"num_classes": 54,
           
"names": [
               
"\"",
               
"''",
               
"#",
               
"$",
               
"(",
               
")",
               
",",
               
".",
               
":",
               
"``",
               
"CC",
               
"CD",
               
"DT",
               
"EX",
               
"FW",
               
"IN",
               
"JJ",
               
"JJR",
               
"JJS",
               
"LS",
               
"MD",
               
"NN",
               
"NNP",
               
"NNPS",
               
"NNS",
               
"NN|SYM",
               
"PDT",
               
"POS",
               
"PRP",
               
"PRP$",
               
"RB",
               
"RBR",
               
"RBS",
               
"RP",
               
"SYM",
               
"TO",
               
"UH",
               
"VB",
               
"VBD",
               
"VBG",
               
"VBN",
               
"VBP",
               
"VBZ",
               
"WDT",
               
"WP",
               
"WP$",
               
"WRB",
               
"HYPH",
               
"XX",
               
"NFP",
               
"AFX",
               
"ADD",
               
"-LRB-",
               
"-RRB-"
           
],
           
"names_file": null,
           
"id": null,
           
"_type": "ClassLabel"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"parse_bit": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"predicate_lemma": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"predicate_framenet_id": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"word_sense": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"speaker": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"ner_tags": {
       
"feature": {
           
"num_classes": 38,
           
"names": [
               
"B-PERSON",
               
"I-PERSON",
               
"B-NORP",
               
"I-NORP",
               
"B-FAC",
               
"I-FAC",
               
"B-ORG",
               
"I-ORG",
               
"B-GPE",
               
"I-GPE",
               
"B-LOC",
               
"I-LOC",
               
"B-PRODUCT",
               
"I-PRODUCT",
               
"B-EVENT",
               
"I-EVENT",
               
"B-WORK_OF_ART",
               
"I-WORK_OF_ART",
               
"B-LAW",
               
"I-LAW",
               
"B-LANGUAGE",
               
"I-LANGUAGE",
               
"B-DATE",
               
"I-DATE",
               
"B-TIME",
               
"I-TIME",
               
"B-PERCENT",
               
"I-PERCENT",
               
"B-MONEY",
               
"I-MONEY",
               
"B-QUANTITY",
               
"I-QUANTITY",
               
"B-ORDINAL",
               
"I-ORDINAL",
               
"B-CARDINAL",
               
"I-CARDINAL",
               
"*",
               
"0"
           
],
           
"names_file": null,
           
"id": null,
           
"_type": "ClassLabel"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"verbal_predicates": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
}
}

type1_pro

Use o seguinte comando para carregar esse conjunto de dados no TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:wino_bias/type1_pro')
  • Descrição :
WinoBias, a Winograd-schema dataset for coreference resolution focused on gender bias.
The corpus contains Winograd-schema style sentences with entities corresponding to people
referred
by their occupation (e.g. the nurse, the doctor, the carpenter).
Dividir Exemplos
'test' 396
'validation' 396
  • Características :
{
   
"document_id": {
       
"dtype": "string",
       
"id": null,
       
"_type": "Value"
   
},
   
"part_number": {
       
"dtype": "string",
       
"id": null,
       
"_type": "Value"
   
},
   
"word_number": {
       
"feature": {
           
"dtype": "int32",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"tokens": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"pos_tags": {
       
"feature": {
           
"num_classes": 55,
           
"names": [
               
"\"",
               
"''",
               
"#",
               
"$",
               
"(",
               
")",
               
",",
               
".",
               
":",
               
"``",
               
"CC",
               
"CD",
               
"DT",
               
"EX",
               
"FW",
               
"IN",
               
"JJ",
               
"JJR",
               
"JJS",
               
"LS",
               
"MD",
               
"NN",
               
"NNP",
               
"NNPS",
               
"NNS",
               
"NN|SYM",
               
"PDT",
               
"POS",
               
"PRP",
               
"PRP$",
               
"RB",
               
"RBR",
               
"RBS",
               
"RP",
               
"SYM",
               
"TO",
               
"UH",
               
"VB",
               
"VBD",
               
"VBG",
               
"VBN",
               
"VBP",
               
"VBZ",
               
"WDT",
               
"WP",
               
"WP$",
               
"WRB",
               
"HYPH",
               
"XX",
               
"NFP",
               
"AFX",
               
"ADD",
               
"-LRB-",
               
"-RRB-",
               
"-"
           
],
           
"names_file": null,
           
"id": null,
           
"_type": "ClassLabel"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"parse_bit": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"predicate_lemma": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"predicate_framenet_id": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"word_sense": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"speaker": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"ner_tags": {
       
"feature": {
           
"num_classes": 39,
           
"names": [
               
"B-PERSON",
               
"I-PERSON",
               
"B-NORP",
               
"I-NORP",
               
"B-FAC",
               
"I-FAC",
               
"B-ORG",
               
"I-ORG",
               
"B-GPE",
               
"I-GPE",
               
"B-LOC",
               
"I-LOC",
               
"B-PRODUCT",
               
"I-PRODUCT",
               
"B-EVENT",
               
"I-EVENT",
               
"B-WORK_OF_ART",
               
"I-WORK_OF_ART",
               
"B-LAW",
               
"I-LAW",
               
"B-LANGUAGE",
               
"I-LANGUAGE",
               
"B-DATE",
               
"I-DATE",
               
"B-TIME",
               
"I-TIME",
               
"B-PERCENT",
               
"I-PERCENT",
               
"B-MONEY",
               
"I-MONEY",
               
"B-QUANTITY",
               
"I-QUANTITY",
               
"B-ORDINAL",
               
"I-ORDINAL",
               
"B-CARDINAL",
               
"I-CARDINAL",
               
"*",
               
"0",
               
"-"
           
],
           
"names_file": null,
           
"id": null,
           
"_type": "ClassLabel"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"verbal_predicates": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"coreference_clusters": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
}
}

type1_anti

Use o seguinte comando para carregar esse conjunto de dados no TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:wino_bias/type1_anti')
  • Descrição :
WinoBias, a Winograd-schema dataset for coreference resolution focused on gender bias.
The corpus contains Winograd-schema style sentences with entities corresponding to people
referred
by their occupation (e.g. the nurse, the doctor, the carpenter).
Dividir Exemplos
'test' 396
'validation' 396
  • Características :
{
   
"document_id": {
       
"dtype": "string",
       
"id": null,
       
"_type": "Value"
   
},
   
"part_number": {
       
"dtype": "string",
       
"id": null,
       
"_type": "Value"
   
},
   
"word_number": {
       
"feature": {
           
"dtype": "int32",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"tokens": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"pos_tags": {
       
"feature": {
           
"num_classes": 55,
           
"names": [
               
"\"",
               
"''",
               
"#",
               
"$",
               
"(",
               
")",
               
",",
               
".",
               
":",
               
"``",
               
"CC",
               
"CD",
               
"DT",
               
"EX",
               
"FW",
               
"IN",
               
"JJ",
               
"JJR",
               
"JJS",
               
"LS",
               
"MD",
               
"NN",
               
"NNP",
               
"NNPS",
               
"NNS",
               
"NN|SYM",
               
"PDT",
               
"POS",
               
"PRP",
               
"PRP$",
               
"RB",
               
"RBR",
               
"RBS",
               
"RP",
               
"SYM",
               
"TO",
               
"UH",
               
"VB",
               
"VBD",
               
"VBG",
               
"VBN",
               
"VBP",
               
"VBZ",
               
"WDT",
               
"WP",
               
"WP$",
               
"WRB",
               
"HYPH",
               
"XX",
               
"NFP",
               
"AFX",
               
"ADD",
               
"-LRB-",
               
"-RRB-",
               
"-"
           
],
           
"names_file": null,
           
"id": null,
           
"_type": "ClassLabel"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"parse_bit": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"predicate_lemma": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"predicate_framenet_id": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"word_sense": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"speaker": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"ner_tags": {
       
"feature": {
           
"num_classes": 39,
           
"names": [
               
"B-PERSON",
               
"I-PERSON",
               
"B-NORP",
               
"I-NORP",
               
"B-FAC",
               
"I-FAC",
               
"B-ORG",
               
"I-ORG",
               
"B-GPE",
               
"I-GPE",
               
"B-LOC",
               
"I-LOC",
               
"B-PRODUCT",
               
"I-PRODUCT",
               
"B-EVENT",
               
"I-EVENT",
               
"B-WORK_OF_ART",
               
"I-WORK_OF_ART",
               
"B-LAW",
               
"I-LAW",
               
"B-LANGUAGE",
               
"I-LANGUAGE",
               
"B-DATE",
               
"I-DATE",
               
"B-TIME",
               
"I-TIME",
               
"B-PERCENT",
               
"I-PERCENT",
               
"B-MONEY",
               
"I-MONEY",
               
"B-QUANTITY",
               
"I-QUANTITY",
               
"B-ORDINAL",
               
"I-ORDINAL",
               
"B-CARDINAL",
               
"I-CARDINAL",
               
"*",
               
"0",
               
"-"
           
],
           
"names_file": null,
           
"id": null,
           
"_type": "ClassLabel"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"verbal_predicates": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"coreference_clusters": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
}
}

type2_pro

Use o seguinte comando para carregar esse conjunto de dados no TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:wino_bias/type2_pro')
  • Descrição :
WinoBias, a Winograd-schema dataset for coreference resolution focused on gender bias.
The corpus contains Winograd-schema style sentences with entities corresponding to people
referred
by their occupation (e.g. the nurse, the doctor, the carpenter).
Dividir Exemplos
'test' 396
'validation' 396
  • Características :
{
   
"document_id": {
       
"dtype": "string",
       
"id": null,
       
"_type": "Value"
   
},
   
"part_number": {
       
"dtype": "string",
       
"id": null,
       
"_type": "Value"
   
},
   
"word_number": {
       
"feature": {
           
"dtype": "int32",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"tokens": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"pos_tags": {
       
"feature": {
           
"num_classes": 55,
           
"names": [
               
"\"",
               
"''",
               
"#",
               
"$",
               
"(",
               
")",
               
",",
               
".",
               
":",
               
"``",
               
"CC",
               
"CD",
               
"DT",
               
"EX",
               
"FW",
               
"IN",
               
"JJ",
               
"JJR",
               
"JJS",
               
"LS",
               
"MD",
               
"NN",
               
"NNP",
               
"NNPS",
               
"NNS",
               
"NN|SYM",
               
"PDT",
               
"POS",
               
"PRP",
               
"PRP$",
               
"RB",
               
"RBR",
               
"RBS",
               
"RP",
               
"SYM",
               
"TO",
               
"UH",
               
"VB",
               
"VBD",
               
"VBG",
               
"VBN",
               
"VBP",
               
"VBZ",
               
"WDT",
               
"WP",
               
"WP$",
               
"WRB",
               
"HYPH",
               
"XX",
               
"NFP",
               
"AFX",
               
"ADD",
               
"-LRB-",
               
"-RRB-",
               
"-"
           
],
           
"names_file": null,
           
"id": null,
           
"_type": "ClassLabel"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"parse_bit": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"predicate_lemma": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"predicate_framenet_id": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"word_sense": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"speaker": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"ner_tags": {
       
"feature": {
           
"num_classes": 39,
           
"names": [
               
"B-PERSON",
               
"I-PERSON",
               
"B-NORP",
               
"I-NORP",
               
"B-FAC",
               
"I-FAC",
               
"B-ORG",
               
"I-ORG",
               
"B-GPE",
               
"I-GPE",
               
"B-LOC",
               
"I-LOC",
               
"B-PRODUCT",
               
"I-PRODUCT",
               
"B-EVENT",
               
"I-EVENT",
               
"B-WORK_OF_ART",
               
"I-WORK_OF_ART",
               
"B-LAW",
               
"I-LAW",
               
"B-LANGUAGE",
               
"I-LANGUAGE",
               
"B-DATE",
               
"I-DATE",
               
"B-TIME",
               
"I-TIME",
               
"B-PERCENT",
               
"I-PERCENT",
               
"B-MONEY",
               
"I-MONEY",
               
"B-QUANTITY",
               
"I-QUANTITY",
               
"B-ORDINAL",
               
"I-ORDINAL",
               
"B-CARDINAL",
               
"I-CARDINAL",
               
"*",
               
"0",
               
"-"
           
],
           
"names_file": null,
           
"id": null,
           
"_type": "ClassLabel"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"verbal_predicates": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"coreference_clusters": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
}
}

type2_anti

Use o seguinte comando para carregar esse conjunto de dados no TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:wino_bias/type2_anti')
  • Descrição :
WinoBias, a Winograd-schema dataset for coreference resolution focused on gender bias.
The corpus contains Winograd-schema style sentences with entities corresponding to people
referred
by their occupation (e.g. the nurse, the doctor, the carpenter).
Dividir Exemplos
'test' 396
'validation' 396
  • Características :
{
   
"document_id": {
       
"dtype": "string",
       
"id": null,
       
"_type": "Value"
   
},
   
"part_number": {
       
"dtype": "string",
       
"id": null,
       
"_type": "Value"
   
},
   
"word_number": {
       
"feature": {
           
"dtype": "int32",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"tokens": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"pos_tags": {
       
"feature": {
           
"num_classes": 55,
           
"names": [
               
"\"",
               
"''",
               
"#",
               
"$",
               
"(",
               
")",
               
",",
               
".",
               
":",
               
"``",
               
"CC",
               
"CD",
               
"DT",
               
"EX",
               
"FW",
               
"IN",
               
"JJ",
               
"JJR",
               
"JJS",
               
"LS",
               
"MD",
               
"NN",
               
"NNP",
               
"NNPS",
               
"NNS",
               
"NN|SYM",
               
"PDT",
               
"POS",
               
"PRP",
               
"PRP$",
               
"RB",
               
"RBR",
               
"RBS",
               
"RP",
               
"SYM",
               
"TO",
               
"UH",
               
"VB",
               
"VBD",
               
"VBG",
               
"VBN",
               
"VBP",
               
"VBZ",
               
"WDT",
               
"WP",
               
"WP$",
               
"WRB",
               
"HYPH",
               
"XX",
               
"NFP",
               
"AFX",
               
"ADD",
               
"-LRB-",
               
"-RRB-",
               
"-"
           
],
           
"names_file": null,
           
"id": null,
           
"_type": "ClassLabel"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"parse_bit": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"predicate_lemma": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"predicate_framenet_id": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"word_sense": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"speaker": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"ner_tags": {
       
"feature": {
           
"num_classes": 39,
           
"names": [
               
"B-PERSON",
               
"I-PERSON",
               
"B-NORP",
               
"I-NORP",
               
"B-FAC",
               
"I-FAC",
               
"B-ORG",
               
"I-ORG",
               
"B-GPE",
               
"I-GPE",
               
"B-LOC",
               
"I-LOC",
               
"B-PRODUCT",
               
"I-PRODUCT",
               
"B-EVENT",
               
"I-EVENT",
               
"B-WORK_OF_ART",
               
"I-WORK_OF_ART",
               
"B-LAW",
               
"I-LAW",
               
"B-LANGUAGE",
               
"I-LANGUAGE",
               
"B-DATE",
               
"I-DATE",
               
"B-TIME",
               
"I-TIME",
               
"B-PERCENT",
               
"I-PERCENT",
               
"B-MONEY",
               
"I-MONEY",
               
"B-QUANTITY",
               
"I-QUANTITY",
               
"B-ORDINAL",
               
"I-ORDINAL",
               
"B-CARDINAL",
               
"I-CARDINAL",
               
"*",
               
"0",
               
"-"
           
],
           
"names_file": null,
           
"id": null,
           
"_type": "ClassLabel"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"verbal_predicates": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
},
   
"coreference_clusters": {
       
"feature": {
           
"dtype": "string",
           
"id": null,
           
"_type": "Value"
       
},
       
"length": -1,
       
"id": null,
       
"_type": "Sequence"
   
}
}