określone_zaimek_rozdzielczość

• opis :

Utwór skomponowany przez 30 studentów jednej z autorskich klas licencjackich. Te pary zdań obejmują różne tematy, od rzeczywistych wydarzeń (np. plan Iranu ataku na ambasadora Arabii Saudyjskiej w USA) po wydarzenia/postacie z filmów (np. Batman) i czysto wyimaginowane sytuacje, w dużej mierze odzwierciedlające popkulturę postrzeganą przez amerykańskie dzieci urodzony na początku lat 90. Każdy przykład z adnotacjami obejmuje cztery wiersze: pierwszy wiersz zawiera zdanie, drugi zawiera zaimek docelowy, trzeci wiersz zawiera dwa kandydujące poprzedniki, a czwarty wiersz zawiera poprawny poprzednik. Jeśli zaimek docelowy pojawia się w zdaniu więcej niż raz, jego pierwsze wystąpienie jest tym, które ma zostać rozwiązane.

• Dodatkowa dokumentacja : Przeglądaj dokumenty z kodem north_east

• Strona główna : https://www.hlt.utdallas.edu/~vince/data/emnlp12/

• Kod źródłowy : tfds.text.DefinitePronounResolution

• Wersje :

  • 1.1.0 (domyślnie): Brak informacji o wersji.

• Rozmiar pliku do pobrania : 222.12 KiB

• Rozmiar zbioru danych : 334.22 KiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'candidates': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'pronoun': Text(shape=(), dtype=string),
    'sentence': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Nadzorowane klucze (patrz as_supervised doc ): ('sentence', 'label')

• Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

• Cytat :

@inproceedings{rahman2012resolving,
  title={Resolving complex cases of definite pronouns: the winograd schema challenge},
  author={Rahman, Altaf and Ng, Vincent},
  booktitle={Proceedings of the 2012 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning},
  pages={777--789},
  year={2012},
  organization={Association for Computational Linguistics}
}