数据集卡片："quartz"

数据集概述

Quartz是一个众包数据集，包含3864个关于开放领域定性关系的多项选择问题。每个问题与一个不同的背景句子（有时是短段落）配对。QuaRTz V1数据集包含3864个关于开放领域定性关系的问题。每个问题与一个不同的背景句子（有时是短段落）配对。

数据集分为训练集（2696）、开发集（384）和测试集（784）。一个背景句子只会出现在一个数据集拆分中。

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: 0.49 MB
• 生成的数据集大小: 1.72 MB
• 使用的总磁盘空间大小: 2.22 MB

'train'的一个示例如下所示。

{
    "answerKey": "A",
    "choices": {
        "label": ["A", "B"],
        "text": ["higher", "lower"]
    },
    "id": "QRQA-10116-3",
    "para": "Electrons at lower energy levels, which are closer to the nucleus, have less energy.",
    "para_anno": {
        "cause_dir_sign": "LESS",
        "cause_dir_str": "closer",
        "cause_prop": "distance from a nucleus",
        "effect_dir_sign": "LESS",
        "effect_dir_str": "less",
        "effect_prop": "energy"
    },
    "para_id": "QRSent-10116",
    "question": "Electrons further away from a nucleus have _____ energy levels than close ones.",
    "question_anno": {
        "less_cause_dir": "electron energy levels",
        "less_cause_prop": "nucleus",
        "less_effect_dir": "lower",
        "less_effect_prop": "electron energy levels",
        "more_effect_dir": "higher",
        "more_effect_prop": "electron energy levels"
    }
}

数据字段

所有拆分的数据字段都是相同的。

• id: 字符串特征。
• question: 字符串特征。
• choices: 包含以下内容的字典特征：
  • text: 字符串特征。
  • label: 字符串特征。
• answerKey: 字符串特征。
• para: 字符串特征。
• para_id: 字符串特征。
• effect_prop: 字符串特征。
• cause_dir_str: 字符串特征。
• effect_dir_str: 字符串特征。
• cause_dir_sign: 字符串特征。
• effect_dir_sign: 字符串特征。
• cause_prop: 字符串特征。
• more_effect_dir: 字符串特征。
• less_effect_dir: 字符串特征。
• less_cause_prop: 字符串特征。
• more_effect_prop: 字符串特征。
• less_effect_prop: 字符串特征。
• less_cause_dir: 字符串特征。

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

数据集的社会影响

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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

该数据集的许可协议为 创意共享 Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) 。

引用信息

@InProceedings{quartz,
  author = {Oyvind Tafjord and Matt Gardner and Kevin Lin and Peter Clark},
  title = {"QUARTZ: An Open-Domain Dataset of Qualitative Relationship
Questions"},

  year = {"2019"},
}

贡献者

感谢 @patrickvonplaten ， @lewtun ， @thomwolf 添加此数据集。