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DPR Dataset: should we use all negative contexts?

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Ambito
data, machine-learning

Direzione di ricerca

Non sono identificati file, test o punti di ingresso. Inizia esaminando come il dataset DPR genera e bilancia attualmente le risposte positive e negative, quindi determina quale strategia di campionamento dovrebbe essere adottata e come valutarne l’effetto sui dati risultanti.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

The number of positive responses and the number of negative responses are exactly balanced at the moment.

Is that useful - or should we use all negative contexts to generate data?

Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
6
Fork
0
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Non abbiamo ancora controllato i file di configurazione di questo progetto. Parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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