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irds/lotte_technology_dev_forum

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Hugging Face2023-01-05 更新2024-03-04 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/irds/lotte_technology_dev_forum
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官方服务:
资源简介:
`lotte/technology/dev/forum`数据集由ir-datasets包提供,主要用于文本检索任务。该数据集包含2003个查询(即主题)和15741个相关性评估。文档部分需使用`irds/lotte_technology_dev`数据集。
提供机构:
irds
原始信息汇总

数据集卡片 lotte/technology/dev/forum

数据集概述

lotte/technology/dev/forum 数据集由 ir-datasets 包提供。

数据内容

该数据集包含以下内容:

  • queries(即主题):数量为 2,003 个。
  • qrels(相关性评估):数量为 15,741 个。

对于 docs,请使用 irds/lotte_technology_dev

使用方法

以下是加载和使用该数据集的示例代码:

python from datasets import load_dataset

queries = load_dataset(irds/lotte_technology_dev_forum, queries) for record in queries: record # {query_id: ..., text: ...}

qrels = load_dataset(irds/lotte_technology_dev_forum, qrels) for record in qrels: record # {query_id: ..., doc_id: ..., relevance: ..., iteration: ...}

注意:调用 load_dataset 将下载数据集(或提供非公开数据集的访问指令),并在 🤗 Dataset 格式中创建数据的副本。

引用信息

@article{Santhanam2021ColBERTv2, title = "ColBERTv2: Effective and Efficient Retrieval via Lightweight Late Interaction", author = "Keshav Santhanam and Omar Khattab and Jon Saad-Falcon and Christopher Potts and Matei Zaharia", journal= "arXiv preprint arXiv:2112.01488", year = "2021", url = "https://arxiv.org/abs/2112.01488" }

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