dotnet / dotnet/machinelearning-modelbuilder
Question Answering: The error message is not very clear after changing the "context" column's Data type to "Boolean" or "Int".
- Lingua principale
- Dockerfile
- Stelle
- 285
- Fork
- 66
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
**System Information (please complete the following information):**
Windows OS: Windows-11-Enterprise-22H2
ML.Net Model Builder 2022: 17.17.0.2360601 (Main Build)
Microsoft Visual Studio Enterprise: 2022(17.7.7)
.Net: 6.0,7.0
**Describe the bug**
- On which step of the process did you run into an issue:
The error message is not very clear after changing the "context" column's Data type to "Boolean" or "Int".
**TestMatrix**
[Smallsuad.tsv.txt](https://github.com/dotnet/machinelearning-modelbuilder/files/13611600/Smallsuad.tsv.txt)
**To Reproduce**
Steps to reproduce the behavior:
1. Select Create a new project from the Visual Studio start window.
2. Choose the C# Console App (.NET Core) project template.
3. Add model builder by right click on the project.
4. Select **"Question Answering"** scenario.
5. On Data page, choose the data source, column.
6. Changing the "context" column's Data type to "Boolean" or "Int".

7. On the Train page. click "Start training".
8. Check the error message.
**Expected behavior**
The error message should be like "**Schema mismatch for Context column 'context': expected String, got Boolean/Int**".
**Screenshot**

**Additional context**
The bug is also repro after changing the "**answer_start**" column's Data type to "Boolean".
The error message should be like "**Don't know how to convert answer_start into Int32**".


Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Direzione di ricerca
Riproduci il flusso di Question Answering usando il file allegato Smallsuad.tsv.txt, modificando i tipi delle colonne context e answer_start prima di iniziare l’addestramento. Confronta gli errori risultanti con i messaggi attesi nell’issue; il lavoro è completato quando i messaggi identificano i tipi previsti ed effettivi per entrambe le colonne.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- csharp
- Ambito
- machine-learning
- Tipo di issue
- Bug
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 42/100