- 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
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"
}