adamjweintraut/bart-finetuned-eli5_precomputed_best_slice-512_2023-12-10_run

该数据集包含多个特征字段，如q_id、question、context、predicted、label等，以及多个与ROUGE-L和NLI模型相关的评分字段。数据集包含一个训练集，大小为15907389字节，包含1250个示例。数据集的下载大小为9855757字节。

原始信息汇总

数据集概述

特征信息

• q_id: 字符串类型
• question: 字符串类型
• context: 字符串类型
• predicted: 字符串类型
• label: 字符串类型
• rougeL_min_precision: 浮点数类型 (float64)
• rougeL_min_recall: 浮点数类型 (float64)
• rougeL_min_fmeasure: 浮点数类型 (float64)
• rougeL_median_precision: 浮点数类型 (float64)
• rougeL_median_recall: 浮点数类型 (float64)
• rougeL_median_fmeasure: 浮点数类型 (float64)
• rougeL_max_precision: 浮点数类型 (float64)
• rougeL_max_recall: 浮点数类型 (float64)
• rougeL_max_fmeasure: 浮点数类型 (float64)
• nli-roberta_label: 字符串类型
• nli-roberta_plot_vals: 整数类型 (int64)
• nli-roberta-max-score: 浮点数类型 (float64)
• sent_sim: 浮点数类型 (float32)
• context_predicted_sim: 浮点数类型 (float32)
• context_label_sim: 浮点数类型 (float32)
• predicted_label_sim: 浮点数类型 (float32)

数据分割

• train: 包含1250个样本，占用15907389字节

数据集大小

• 下载大小: 9855757字节
• 数据集大小: 15907389字节

配置信息

• 配置名称: default
  • 数据文件:
    • split: train
    • path: data/train-*