- 설명 :
Common Sense Explanations(CoS-E)를 사용하면 새로운 상식 자동 생성 설명(CAGE) 프레임워크에서 학습 및 추론 중에 사용할 수 있는 설명을 학습 언어 모델이 자동으로 생성할 수 있습니다.
소스 코드 :
tfds.text.CosE
버전 :
-
0.0.1
(기본값): 릴리스 정보가 없습니다.
-
다운로드 크기 :
6.23 MiB
데이터 세트 크기 :
3.89 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 9,741 |
'validation' | 1,221 |
- 기능 구조 :
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),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
추상적 설명 | 텍스트 | 끈 | ||
대답 | 텍스트 | 끈 | ||
선택 | 시퀀스(텍스트) | (없음,) | 끈 | |
추출_설명 | 텍스트 | 끈 | ||
ID | 텍스트 | 끈 | ||
의문 | 텍스트 | 끈 |
감독된 키 (
as_supervised
문서 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
예 ( tfds.as_dataframe ):
- 인용 :
@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"
}