"asnq" 数据集卡片

数据集概述

ASNQ是从Google的自然问题（NQ）数据集（Kwiatkowski et al. 2019）中派生的用于答案句子选择的数据集。

每个示例包含一个问题，候选句子，指示句子是否回答问题的标签，以及两个额外的特征--sentence_in_long_answer和short_answer_in_sentence，分别指示候选句子是否包含在long_answer中，以及short_answer是否位于候选句子中。

有关更多详细信息，请参阅 https://arxiv.org/abs/1911.04118

和

https://research.google/pubs/pub47761/

支持的任务和排行榜

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语言

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数据集结构

数据实例

• 下载的数据集文件大小：3.56 GB
• 生成的数据集大小：3.82 GB
• 使用的磁盘总量：7.39 GB

'验证'的示例如下所示。

{
    "label": 0,
    "question": "when did somewhere over the rainbow come out",
    "sentence": "In films and TV shows ( edit ) In the film Third Finger , Left Hand ( 1940 ) with Myrna Loy , Melvyn Douglas , and Raymond Walburn , the tune played throughout the film in short sequences .",
    "sentence_in_long_answer": false,
    "short_answer_in_sentence": false
}

数据字段

数据字段在所有拆分之间是相同的。

• question: string feature.
• sentence: string feature.
• label: 具有以下可能值的分类标签： neg (0)，pos (1)。
• sentence_in_long_answer: bool feature.
• short_answer_in_sentence: bool feature.

数据拆分

数据集创建

策划理由

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源数据

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注释

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个人和敏感信息

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使用数据的注意事项

数据的社会影响

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偏见讨论

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其他已知限制

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附加信息

数据集策划者

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许可信息

该数据可在创作共用署名-非商业性使用-相同方式共享3.0未本地化许可下使用： https://github.com/alexa/wqa_tanda/blob/master/LICENSE

引用信息

@article{Garg_2020,
   title={TANDA: Transfer and Adapt Pre-Trained Transformer Models for Answer Sentence Selection},
   volume={34},
   ISSN={2159-5399},
   url={http://dx.doi.org/10.1609/AAAI.V34I05.6282},
   DOI={10.1609/aaai.v34i05.6282},
   number={05},
   journal={Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence},
   publisher={Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)},
   author={Garg, Siddhant and Vu, Thuy and Moschitti, Alessandro},
   year={2020},
   month={Apr},
   pages={7780–7788}
}

贡献

感谢 @mkserge 添加了这个数据集。