autoevaluate/autoeval-eval-squad_v2-squad_v2-e15d25-1483654272

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type: predictions
tags:
- autotrain
- evaluation
datasets:
- squad_v2
eval_info:
task: extractive_question_answering
model: MYX4567/distilbert-base-uncased-finetuned-squad
metrics: []
dataset_name: squad_v2
dataset_config: squad_v2
dataset_split: validation
col_mapping:
context: context
question: question
answers-text: answers.text
answers-answer_start: answers.answer_start
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# Dataset Card for AutoTrain Evaluator

This repository contains model predictions generated by [AutoTrain](https://huggingface.co/autotrain) for the following task and dataset:

* Task: Question Answering
* Model: MYX4567/distilbert-base-uncased-finetuned-squad
* Dataset: squad_v2
* Config: squad_v2
* Split: validation

To run new evaluation jobs, visit Hugging Face's [automatic model evaluator](https://huggingface.co/spaces/autoevaluate/model-evaluator).

## Contributions

Thanks to [@lewtun](https://huggingface.co/lewtun) for evaluating this model.

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type: 预测结果
tags:
- AutoTrain（autotrain）
- 评估
datasets:
- SQuAD v2（squad_v2）
eval_info:
task: 抽取式问答（extractive question answering）
model: MYX4567/distilbert-base-uncased-finetuned-squad
metrics: 无
dataset_name: SQuAD v2（squad_v2）
dataset_config: SQuAD v2（squad_v2）
dataset_split: 验证集（validation）
col_mapping:
上下文：context
问题：question
答案文本：answers.text
答案起始位置：answers.answer_start
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# AutoTrain 评估器数据集卡片
本仓库包含由[AutoTrain（autotrain）](https://huggingface.co/autotrain)为以下任务与数据集生成的模型预测结果：
* 任务：问答任务
* 模型：MYX4567/distilbert-base-uncased-finetuned-squad
* 数据集：SQuAD v2（squad_v2）
* 配置：SQuAD v2（squad_v2）
* 数据集划分：验证集（validation）

如需发起新的评估任务，请访问Hugging Face的[自动模型评估器（automatic model evaluator）](https://huggingface.co/spaces/autoevaluate/model-evaluator)。

## 贡献
感谢[@lewtun](https://huggingface.co/lewtun)为本模型开展评估工作。

原始信息汇总

数据集概述

数据集基本信息

• 类型: 预测数据集
• 标签:
  • autotrain
  • evaluation
• 数据集名称: squad_v2
• 数据集配置: squad_v2
• 数据集分割: 验证集

评估信息

• 任务: 抽取式问答
• 模型: MYX4567/distilbert-base-uncased-finetuned-squad
• 数据集字段映射:
  • 上下文: context
  • 问题: question
  • 答案文本: answers.text
  • 答案开始位置: answers.answer_start