cos_e

• 説明:

Common Sense Explanations (CoS-E) を使用すると、言語モデルをトレーニングして、新しい Commonsense Auto-Generated Explanation (CAGE) フレームワークでトレーニングおよび推論中に使用できる説明を自動的に生成できます。

• 追加のドキュメント:コードを使用したペーパーの探索

• ホームページ: https://github.com/salesforce/cos-e

• ソースコード: tfds.text.CosE

• バージョン:

  • 0.0.1 (デフォルト): リリース ノートはありません。

• ダウンロードサイズ: 6.23 MiB

• データセットのサイズ: 3.89 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

• スプリット:

スプリット	例
'train'	9,741
'validation'	1,221

• 機能構造:

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),
})

• 機能のドキュメント:

特徴	クラス	形	Dtype	説明
	特徴辞書
abstractive_explanation	文章		ストリング
答え	文章		ストリング
選択肢	シーケンス(テキスト)	（なし、）	ストリング
extractive_explanation	文章		ストリング
ID	文章		ストリング
質問	文章		ストリング

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): None

• 図( tfds.show_examples ): サポートされていません。

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@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"
}