five

SergeyKarpenko1/autotrain-data-nlp

收藏
Hugging Face2023-08-18 更新2024-03-04 收录
下载链接:
https://hf-mirror.com/datasets/SergeyKarpenko1/autotrain-data-nlp
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
该数据集是用于nlp项目的AutoTrain自动处理的数据集,语言为英语。数据集的结构包括数据实例、字段和划分。数据实例展示了数据样本的格式,字段包括context、question、answers.text和answers.answer_start。数据集被划分为训练集和验证集,分别包含248和63个样本。
提供机构:
SergeyKarpenko1
原始信息汇总

AutoTrain Dataset for project: nlp

数据集描述

该数据集由AutoTrain自动处理,用于自然语言处理(NLP)项目。

语言

数据集的语言代码为BCP-47标准的en(英语)。

数据集结构

数据实例

数据集的一个样本如下所示:

json [ { "context": "u0417u0434u0440u0430u0432u0441u0442u0432u0443u0439u0442u0435 ud83eudd1d u041du0430 u0441u043fu0435u0446u0438u0430u043bu044cu043du043eu043c u0433u0435u043bu0435, u0432 u043au043eu0442u043eu0440u043eu043c u043fu043eu0434u043eu0431u0440u0430u043du044b u0438u043du0433u0440u0435u0434u0438u0435u043du0442u044b u043eu0442u0432u0435u0447u0430u044eu0449u0438u0435 u0437u0430 u043fu043eu0434u0442u044fu0436u043au0443, u0430u043du0442u0438u0446u0435u043bu043bu044eu043bu0438u0442u043du044bu0439 u044du0444u0444u0435u043au0442 u0438 u0436u0438u0440u043eu0437u0436u0438u0433u0430u043du0438u0435 ! u0412u044bu043fu043eu043bu043du044fu0442u044cu0441u044f u043eu043fu0440u0435u0434u0435u043bu0451u043du043du044bu0435 u0442u0435u0445u043du0438u043au0438 u043cu0430u0441u0441u0430u0436u043du044bu0435, u043fu043e u043eu043fu0440u0435u0434u0435u043bu0451u043du043du044bu043c u043bu0438u043du0438u044fu043c, u043fu0438u043bu0438u043du0433 u0441u043du0430u0447u0430u043bu0430, u043fu043eu0442u043eu043c u0432u0431u0438u0432u0430u043du0438u0435 u0413u0435u043bu044f u0432 u043fu043eu0440u044b u0438 u043eu0431u0435u0440u0442u044bu0432u0430u043du0438u0435 u0432 u0438u043du0444u0440u0430u043au0440u0430u0441u043du043eu0435 u043eu0434u0435u044fu043bu043e! u041du0435 u0431u043eu043bu044cu043du043e)", "question": "u0417u0434u0440u0430u0432u0441u0442u0432u0443u0439u0442u0435, u0440u0430u0441u0441u043au0430u0436u0438u0442u0435 u043fu0440u043e u043fu0440u043eu0446u0435u0434u0443u0440u0443 u043au0430u0440u0430u043cu0435u043bu044cu043du0430u044f u043bu0438u043fu0430u043au0441u0430u0446u0438u044f , u043au0430u043a u044du0442u043e u0434u0435u043bu0430u0435u0442u0441u044f , u0431u043eu043bu044cu043du043e u044du0442u043e ?", "answers.text": [ "u0417u0434u0440u0430u0432u0441u0442u0432u0443u0439u0442u0435 ud83eudd1d u041du0430 u0441u043fu0435u0446u0438u0430u043bu044cu043du043eu043c u0433u0435u043bu0435, u0432 u043au043eu0442u043eu0440u043eu043c u043fu043eu0434u043eu0431u0440u0430u043du044b u0438u043du0433u0440u0435u0434u0438u0435u043du0442u044b u043eu0442u0432u0435u0447u0430u044eu0449u0438u0435 u0437u0430 u043fu043eu0434u0442u044fu0436u043au0443, u0430u043du0442u0438u0446u0435u043bu043bu044eu043bu0438u0442u043du044bu0439 u044du0444u0444u0435u043au0442 u0438 u0436u0438u0440u043eu0437u0436u0438u0433u0430u043du0438u0435 ! u0412u044bu043fu043eu043bu043du044fu0442u044cu0441u044f u043eu043fu0440u0435u0434u0435u043bu0451u043du043du044bu0435 u0442u0435u0445u043du0438u043au0438 u043cu0430u0441u0441u0430u0436u043du044bu0435, u043fu043e u043eu043fu0440u0435u0434u0435u043bu0451u043du043du044bu043c u043bu0438u043du0438u044fu043c, u043fu0438u043bu0438u043du0433 u0441u043du0430u0447u0430u043bu0430, u043fu043eu0442u043eu043c u0432u0431u0438u0432u0430u043du0438u0435 u0413u0435u043bu044f u0432 u043fu043eu0440u044b u0438 u043eu0431u0435u0440u0442u044bu0432u0430u043du0438u0435 u0432 u0438u043du0444u0440u0430u043au0440u0430u0441u043du043eu0435 u043eu0434u0435u044fu043bu043e! u041du0435 u0431u043eu043bu044cu043du043e)" ], "answers.answer_start": [ -1 ] }, { "context": "u0417u0434u0440u0430u0432u0441u0442u0432u0443u0439u0442u0435 ud83eudd1d u0414u0430, u043du0430 u0447u0442u043e u0445u043eu0442u0438u0442u0435?) u0441 u043au0430u043au043eu0433u043e u0447u0438u0441u043bu0430? u0412 u043au0430u043au043eu0435 u0432u0440u0435u043cu044f u0443u0434u043eu0431u043du043e?", "question": "u0410 u043cu043eu0436u043du043e u043du0430 u044fu043du0432u0430u0440u044c u0443u0436u0435 u0437u0430u043fu0438u0441u0430u0442u044cu0441u044f ?", "answers.text": [

5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作