cos_e

• বর্ণনা :

সাধারণ জ্ঞানের ব্যাখ্যা (CoS-E) ভাষা মডেলকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যাখ্যা তৈরি করার জন্য প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয় যা প্রশিক্ষণের সময় ব্যবহার করা যেতে পারে এবং একটি উপন্যাস কমনসেন্স অটো-জেনারেটেড ব্যাখ্যা (CAGE) ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে অনুমান করা যেতে পারে।

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

• হোমপেজ : https://github.com/salesforce/cos-e

• সোর্স কোড : tfds.text.CosE

• সংস্করণ :

  • 0.0.1 (ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।

• ডাউনলোডের আকার : 6.23 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 3.89 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
'train'	9,741
'validation'	1,221

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'abstractive_explanation': Text(shape=(), dtype=string),
    'answer': Text(shape=(), dtype=string),
    'choices': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'extractive_explanation': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ	বর্ণনা
	ফিচারসডিক্ট
বিমূর্ত_ব্যাখ্যা	পাঠ্য		স্ট্রিং
উত্তর	পাঠ্য		স্ট্রিং
পছন্দ	ক্রম (পাঠ্য)	(কোনটিই নয়,)	স্ট্রিং
extractive_explanation	পাঠ্য		স্ট্রিং
আইডি	পাঠ্য		স্ট্রিং
প্রশ্ন	পাঠ্য		স্ট্রিং

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@inproceedings{rajani2019explain,
     title = "Explain Yourself! Leveraging Language models for Commonsense Reasoning",
    author = "Rajani, Nazneen Fatema  and
      McCann, Bryan  and
      Xiong, Caiming  and
      Socher, Richard",
      year="2019",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference of the Association for Computational Linguistics (ACL2019)",
    url ="https://arxiv.org/abs/1906.02361"
}