отряд

• Описание :

Стэнфордский набор данных для ответов на вопросы (SQuAD) — это набор данных для понимания прочитанного, состоящий из вопросов, заданных краудворкерами в наборе статей Википедии, где ответом на каждый вопрос является сегмент текста или промежуток из соответствующего отрывка для чтения или вопроса. может остаться без ответа.

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

• Домашняя страница : https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/

• Исходный код : tfds.datasets.squad.Builder

• Версии :

  • 3.0.0 (по умолчанию): исправлена ​​проблема с небольшим количеством примеров (19), где диапазоны ответов смещены из-за удаления контекстного пробела.

• Ключи под наблюдением (см . документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Цитата :

@article{2016arXiv160605250R,
       author = { {Rajpurkar}, Pranav and {Zhang}, Jian and {Lopyrev},
                 Konstantin and {Liang}, Percy},
        title = "{SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text}",
      journal = {arXiv e-prints},
         year = 2016,
          eid = {arXiv:1606.05250},
        pages = {arXiv:1606.05250},
archivePrefix = {arXiv},
       eprint = {1606.05250},
}

отряд/v1.1 (конфигурация по умолчанию)

• Описание конфигурации : Версия 1.1.0 SQUAD

• Размер загрузки : 33.51 MiB

• Размер набора данных : 94.06 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'answers': Sequence({
        'answer_start': int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': string,
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'title': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

отряд/v2.0

• Описание конфигурации : Версия 2.0.0 SQUAD

• Размер загрузки : 44.34 MiB .

• Размер набора данных : 148.54 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да (проверка), только когда shuffle_files=False (поезд)

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'answers': Sequence({
        'answer_start': int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': string,
    'is_impossible': bool,
    'plausible_answers': Sequence({
        'answer_start': int32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
    'title': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Документация по функциям :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):