معالجة اللغة الطبيعية والنصوص موثّقة جزئياً

ASQA

أسماء أخرى: tfds:asqa

نظرة عامة

مجموعة بيانات ASQA في مجال معالجة اللغة الطبيعية والنصوص، نوع البيانات: نصوص. عدد العينات المسجل: 5,301 (مجموع الأقسام: train، dev).

الوصف (من المصدر)

ASQA is the first long-form question answering dataset that focuses on ambiguous factoid questions. Different from previous long-form answers datasets, each question is annotated with both long-form answers and extractive question-answer pairs, which should be answerable by the generated passage. A generated long-form answer will be evaluated using both ROUGE and QA accuracy. We showed that these evaluation metrics correlated with human judgment well. In this repostory we release the ASQA dataset, together with the evaluation code: `https://github.com/google-research/language/tree/master/language/asqa`

المجال: معالجة اللغة الطبيعية والنصوص (NLP & Text)
نوع البيانات: نصوص
المهام: غير متوفر
التخصصات الفرعية: غير متوفر
اللغات: غير متوفر
الوسوم: غير متوفر

الإحصائيات والبنية

عدد العينات: 5٬301
عدد الفئات: غير متوفر
عدد الخصائص: غير متوفر
عدد المشاركين/الحالات: غير متوفر
عدد الصور: غير متوفر
عدد الملفات: غير متوفر
الحجم: غير متوفر
الصيغ: غير متوفر
القيم المفقودة: غير متوفر

ملاحظة العينات: مجموع الأقسام: train، dev.

الترخيص والوصول

الترخيص: غير معروف — لم يُذكر ترخيص صريح في المصادر المعتمدة
توثيق الترخيص: غير معروف
الاستخدام التجاري: غير معروف
إعادة التوزيع: غير معروف
اشتراط النسبة: غير معروف
طريقة الوصول: زيارة المصدر
قيود الوصول: غير متوفر
شروط الاستخدام: غير متوفر

لم يُعثر على ترخيص صريح في المصادر المستخدمة؛ لا تفترض أي إذن قبل مراجعة المصدر الأصلي.

راجع دائماً شروط الناشر الأصلي قبل الاستخدام؛ المستكشف لا يمنح أي ترخيص.

المصدر والتنزيل

المنصة: TensorFlow Datasets catalog
الناشر/المصدر: TensorFlow Datasets (TFDS)
المعرّف في المصدر: tfds:asqa
DOI: غير متوفر
مصدر البيانات الوصفية: tfds
آخر تحديث للبيانات الوصفية: 2026-11-14

الصفحة الأصلية github.com
رابط التنزيل المسجل storage.googleapis.com
التوثيق www.tensorflow.org
بطاقة البيانات www.tensorflow.org
واجهة API storage.googleapis.com
مصدر البيانات الوصفية storage.googleapis.com

لا يستضيف المستكشف ملفات البيانات؛ كل الروابط تشير إلى الناشر الأصلي.

الأبحاث المرتبطة

البحث الذي قدّم مجموعة البيانات
Stelmakh, Ivan, Luan, Yi, Dhingra, Bhuwan, Chang, Ming-Wei (2022). ASQA: Factoid Questions Meet Long-Form Answers. arXiv. https://doi.org/10.48550/arxiv.2204.06092
مذكور لهذه المجموعة في كتالوج المصدر · رابط البحث · الدليل

الاستشهاد بالمجموعة

مبني من الحقول المسجلة فقط؛ الحقول غير المتوفرة تُحذف ولا تُخمَّن. يُستحسن أيضاً الاستشهاد بالبحث الذي قدّم المجموعة إن وُجد.

APA 7

ASQA [Data set]. (2022). TensorFlow Datasets (TFDS). https://github.com/google-research/language/tree/master/language/asqa

IEEE

[1] "ASQA," TensorFlow Datasets (TFDS), 2022. [Online]. Available: https://github.com/google-research/language/tree/master/language/asqa

BibTeX

@misc{asqa2022,
  title = {{ASQA}},
  year = {2022},
  publisher = {TensorFlow Datasets (TFDS)},
  url = {https://github.com/google-research/language/tree/master/language/asqa},
  howpublished = {\url{https://github.com/google-research/language/tree/master/language/asqa}},
  note = {Dataset. Accessed: 2026-11-14}
}

التحقق

حالة التحقق: موثّقة جزئياً
آخر فحص للروابط: لم يُفحص بعد
تاريخ التحقق من المصدر: غير متوفر
طريقة التحقق: Metadata imported from the official TensorFlow Datasets catalog (dataset_info.json on storage.googleapis.com and the tensorflow-datasets 4.9.10 package).
ملاحظات: Counts and sizes come from the TFDS-prepared version 2.0.0. Licence not stated in TFDS metadata unless shown; check the original source. Original URL not yet checked for availability.

مصدر كل حقل وتاريخ فحصه

الحقل	المصدر	التاريخ
original_url	TFDS dataset_info.json (location.urls)	2026-11-14
description	TFDS README.md / dataset_info.description	2026-11-14
number_of_samples	TFDS dataset_info.json splits[].numExamples (version 2.0.0)	2026-11-14
download_url	TFDS checksums.tsv (URL used by the TFDS builder)	2026-11-14