المسح الأرضي

• الوصف :

المسح الأرضي (gSCAN) عبارة عن مجموعة بيانات تركيبية لتقييم التعميم التركيبي في فهم اللغة الموضعية. يقرن gSCAN تعليمات اللغة الطبيعية بتسلسلات الإجراءات ، ويتطلب من الوكيل تفسير التعليمات في سياق بيئة الملاحة المرئية القائمة على الشبكة.

يمكن العثور على مزيد من المعلومات على:

• بالنسبة إلى compositional_splits و target_length_split : https://github.com/LauraRuis/groundedSCAN

• بالنسبة إلى spatial_relation_splits : https://github.com/google-research/language/tree/master/language/gscan/data

• الصفحة الرئيسية : https://github.com/LauraRuis/groundedSCAN

• كود المصدر : tfds.vision_language.grounded_scan.GroundedScan

• إصدارات :

  • 1.0.0 : الإصدار الأولي.
  • 1.1.0 : تغيير ميزة vector إلى Text ().
  • 2.0.0 (افتراضي): يضيف ملف التكوين spatial_relation_splits الجديد.

• التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'command': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'manner': Text(shape=(), dtype=string),
    'meaning': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'referred_target': Text(shape=(), dtype=string),
    'situation': FeaturesDict({
        'agent_direction': int32,
        'agent_position': FeaturesDict({
            'column': int32,
            'row': int32,
        }),
        'direction_to_target': Text(shape=(), dtype=string),
        'distance_to_target': int32,
        'grid_size': int32,
        'placed_objects': Sequence({
            'object': FeaturesDict({
                'color': Text(shape=(), dtype=string),
                'shape': Text(shape=(), dtype=string),
                'size': int32,
            }),
            'position': FeaturesDict({
                'column': int32,
                'row': int32,
            }),
            'vector': Text(shape=(), dtype=string),
        }),
        'target_object': FeaturesDict({
            'object': FeaturesDict({
                'color': Text(shape=(), dtype=string),
                'shape': Text(shape=(), dtype=string),
                'size': int32,
            }),
            'position': FeaturesDict({
                'column': int32,
                'row': int32,
            }),
            'vector': Text(shape=(), dtype=string),
        }),
    }),
    'target_commands': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'verb_in_command': Text(shape=(), dtype=string),
})

• وثائق الميزة :

ميزة	فصل	شكل	نوع	وصف
	الميزات
يأمر	تسلسل (نص)	(لا أحد،)	سلسلة
طريقة	نص		سلسلة
المعنى	تسلسل (نص)	(لا أحد،)	سلسلة
الإشارة_الهدف	نص		سلسلة
الموقف	الميزات
الوضع / اتجاه الوكيل	موتر		int32
الوضع / وضع الوكيل	الميزات
الوضع / وضع الوكيل / العمود	موتر		int32
الوضع / وضع الوكيل / الصف	موتر		int32
الوضع / direction_to_target	نص		سلسلة
الوضع / المسافة إلى_الهدف	موتر		int32
الوضع / حجم الشبكة	موتر		int32
الوضع / الكائنات الموضوعة	تسلسل
الوضع / الكائنات / الكائنات الموضوعة	الميزات
الوضع / الكائنات_الموضوعة / الكائن / اللون	نص		سلسلة
الوضع / الكائنات_الموضوعة / الكائن / الشكل	نص		سلسلة
الوضع / الكائنات_ الموضوعة / الكائن / الحجم	موتر		int32
الوضع / الكائنات_ الموضوعة / الموقف	الميزات
الوضع / الكائنات_ الموضوعة / المركز / العمود	موتر		int32
الوضع / الكائنات_ الموضوعة / الموقف / الصف	موتر		int32
الوضع / الكائنات الموضوعة / المتجه	نص		سلسلة
الوضع / الهدف_الموضوع	الميزات
الوضع / الكائن المستهدف / الكائن	الميزات
الوضع / الكائن المستهدف / الكائن / اللون	نص		سلسلة
الوضع / الهدف_الجسم / الشكل	نص		سلسلة
الوضع / الكائن المستهدف / الكائن / الحجم	موتر		int32
الوضع / الكائن المستهدف / الموقف	الميزات
الوضع / الهدف_الجسم / الموقف / العمود	موتر		int32
الوضع / الهدف_الجسم / الموقف / الصف	موتر		int32
الوضع / الكائن المستهدف / المتجه	نص		سلسلة
الأوامر_المستهدفة	تسلسل (نص)	(لا أحد،)	سلسلة
أمر الفعل	نص		سلسلة

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر المستند as_supervised ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• الاقتباس :

@inproceedings{NEURIPS2020_e5a90182,
 author = {Ruis, Laura and Andreas, Jacob and Baroni, Marco and Bouchacourt, Diane and Lake, Brenden M},
 booktitle = {Advances in Neural Information Processing Systems},
 editor = {H. Larochelle and M. Ranzato and R. Hadsell and M. F. Balcan and H. Lin},
 pages = {19861--19872},
 publisher = {Curran Associates, Inc.},
 title = {A Benchmark for Systematic Generalization in Grounded Language Understanding},
 url = {https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/e5a90182cc81e12ab5e72d66e0b46fe3-Paper.pdf},
 volume = {33},
 year = {2020}
}

@inproceedings{qiu-etal-2021-systematic,
    title = "Systematic Generalization on g{SCAN}: {W}hat is Nearly Solved and What is Next?",
    author = "Qiu, Linlu  and
      Hu, Hexiang  and
      Zhang, Bowen  and
      Shaw, Peter  and
      Sha, Fei",
    booktitle = "Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = nov,
    year = "2021",
    address = "Online and Punta Cana, Dominican Republic",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.166",
    doi = "10.18653/v1/2021.emnlp-main.166",
    pages = "2180--2188",
}

grounded_scan / compositional_splits (التكوين الافتراضي)

• وصف التكوين : أمثلة على التعميم التركيبي.

• حجم التحميل : 82.10 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 998.11 MiB

• الانقسامات :

انشق، مزق	أمثلة
'adverb_1'	112.880
'adverb_2'	38،582
'contextual'	11.460
'dev'	3،716
'situational_1'	88642
'situational_2'	16808
'test'	19282
'train'	367.933
'visual'	37436
'visual_easier'	18.718

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

المسح الأرضي / target_length_split

• وصف التكوين : أمثلة للتعميم على أطوال مستهدفة أكبر.

• حجم التحميل : 53.41 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 546.73 MiB

• الانقسامات :

انشق، مزق	أمثلة
'dev'	1،821
'target_lengths'	198.588
'test'	37784
'train'	180301

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

المسح الأرضي / spatial_relation_splits

• وصف التكوين : أمثلة لاستدلال العلاقة المكانية.

• حجم التحميل : 89.59 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 675.09 MiB

• الانقسامات :

انشق، مزق	أمثلة
'dev'	2617
'referent'	30492
'relation'	6285
'relative_position_1'	41576
'relative_position_2'	41.529
'test'	28.526
'train'	259.088
'visual'	62،250

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):