SQuAD(Stanford Question Answering Dataset)是一个著名的阅读理解数据集,从Wikipedia文章中提取出的问题和答案对组成。SQuAD v2作为SQuAD的升级版,不仅增加了更多样化的问题类型(如描述性问题、是非问题等),还改进了答案的标注方式,使得评估更加准确和全面。 SQuAD v2的评估标准主要包括精确匹配(Exact Match, EM)和部分...
Ov**ok 上传 Squad 原始数据集 阅读理解 阅读理解数据集SQuAD-V2, 对应的MRC代码可参考https://github.com/shawroad。 实现了很多阅读理解算法。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 内容概要:本文档收录了贵州财经大学2018年至2022年间数 2025-02-24 13:58:04 积分:1 ...
阅读理解数据集SQuAD-V2, 对应的MRC代码可参考https://github.com/shawroad。 实现了很多阅读理解算法。 Squad v2 原始数据集 SQuAD-V2 阅读理解2020-03-17 上传大小:9.00MB 所需:50积分/C币 Python库 | squad-1.15.1.tar.gz python库。 资源全名:squad-1.15.1.tar.gz ...
答:它QuestionAnsweringTrainer是用于 QA 任务的 Trainer 对象的特定子类。如果您要训练模型以在 SQUAD 数据集上进行评估,那么 是QuestionAnsweringTrainer最合适Trainer使用的对象。 [建议]:HuggingFace 开发者和开发倡导者很可能应该在QuestionAnsweringTrainerhttps://huggingface.co/course/chapter7/7?fw=pt中的对象上添...
基于SQuAD( Stanford Question Answering Dataset)的文本理解挑战赛,是行业内公认的机器阅读理解领域的顶级水平测试;它构建了一个包含十万个问题的大规模机器阅读理解数据集,选取超过 500 篇的维基百科文章。数据集中每一个阅读理解问题的答案是来自给定的阅读文章的一小段文本 —— 以及,现在在 SQuAD 2.0 中还要判断...
阅读理解数据集SQuAD-V2, 对应的MRC代码可参考https://github.com/shawroad。 实现了很多阅读理解算法。 上传者:shawroad88时间:2020-03-17 SQuAD-explorer:直观地探索斯坦福问答数据集 SQuAD探索者 是一个大型阅读理解数据集。 该存储库旨在让人们探索数据集并可视化模型预测。 该网站位于。
re using another dataset, it indicates if impossible # answers are allowed or not). squad_v2 =...
通过以上代码既可以将一个数据集导入SQuAD模型并进行训练,后续使用可以直接导入predict.json文件即可,如果是对接python也可以直接修改do_predict返回json或者字典 数据集格式参考: https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLP/tree/develop/examples/machine_reading_comprehension/SQuAD 如果嫌CSV文件麻烦,也有现成的json的数据...
trt_outputs, infer_time = common.do_inference_v2(context, bindings=bindings, inputs=inputs, outputs=outputs, stream=stream) 在do_inference 中,会有数据从 host 端传递到 gpu 端,然后在 gpu 端进行运算后返回给 host 端的 trt_outputs 最终的精度与 pytorch 只低了 0.003 Image 4. TRT PTQ INT8 ...
阅读理解数据集SQuAD-V2, 对应的MRC代码可参考https://github.com/shawroad。 实现了很多阅读理解算法。 上传者:shawroad88时间:2020-03-17 squad-v1.1数据集.rar squad-v1.1的数据集,包括训练集和开发集两个json文件。squad是机器阅读理解受众非常广的数据集,提供数据资源以进行实验。