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数据集:
mwsc
任务:
多项选择
语言:
en
计算机处理:
monolingual大小:
n<1K语言创建人:
expert-generated批注创建人:
expert-generated源数据集:
extended|winograd_wsc预印本库:
arxiv:1806.08730许可:
cc-by-4.0
英文The modified Winograd Schema Challenge（MWSC）数据集卡片
数据集摘要
这里的例子是从Winograd Schema Challenge修改而来，以确保答案都是上下文中的单词。这个Modified Winograd Schema Challenge（MWSC）确保分数不会因措辞的怪异而被夸大或被贬低。
支持的任务和排行榜
语言
数据集结构
数据实例
default- 下载的数据集文件大小：0.02 MB
- 生成的数据集大小：0.04 MB
- 使用的总磁盘空间：0.06 MB
一个例子如下所示：
{
"sentence": "The city councilmen refused the demonstrators a permit because they feared violence.",
"question": "Who feared violence?",
"options": [ "councilmen", "demonstrators" ],
"answer": "councilmen"
}
数据字段
数据字段在所有拆分中都是相同的。
default- sentence: 字符串特征。
- question: 字符串特征。
- options: 字符串特征列表。
- answer: 字符串特征。
数据拆分
| name | train | validation | test |
|---|---|---|---|
| default | 80 | 82 | 100 |
数据集创建
策划理由
源数据
初始数据收集和规范化 谁是源语言制作者？注释
注释过程 谁是注释者？个人和敏感信息
使用数据的注意事项
数据的社会影响
偏见讨论
其他已知限制
附加信息
数据集策划
许可信息
我们运行decaNLP的代码采用了BSD-3-Clause开源许可。
我们选择将decaNLP限制在免费且公开可用的研究数据集上，但如果您从此用例偏离，应该检查它们的个别条款。
来自 Winograd Schema Challenge ：
这两个版本的数据集都在 Creative Commons Attribution 4.0 International License 下获得了许可。
引用信息
如果您在工作中使用了此数据集，请引用：
@article{McCann2018decaNLP,
title={The Natural Language Decathlon: Multitask Learning as Question Answering},
author={Bryan McCann and Nitish Shirish Keskar and Caiming Xiong and Richard Socher},
journal={arXiv preprint arXiv:1806.08730},
year={2018}
}
贡献
感谢 @thomwolf ， @lewtun ， @ghomasHudson 和 @lhoestq 添加了这个数据集。