- Descriptif :
Les explications de sens commun (CoS-E) permettent aux modèles de langage de formation de générer automatiquement des explications qui peuvent être utilisées pendant la formation et l'inférence dans un nouveau cadre d'explications auto-générées de sens commun (CAGE).
Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code
Page d' accueil : https://github.com/salesforce/cos-e
Code source :
tfds.text.CosE
Versions :
-
0.0.1
(par défaut) : aucune note de version.
-
Taille du téléchargement :
6.23 MiB
Taille du jeu de données :
3.89 MiB
Mise en cache automatique ( documentation ): Oui
Fractionnements :
Diviser | Exemples |
---|---|
'train' | 9 741 |
'validation' | 1 221 |
- Structure des fonctionnalités :
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),
})
- Documentation des fonctionnalités :
Caractéristique | Classer | Forme | Dtype | La description |
---|---|---|---|---|
FonctionnalitésDict | ||||
explication_abstraite | Texte | chaîne de caractères | ||
réponse | Texte | chaîne de caractères | ||
les choix | Séquence (texte) | (Aucun,) | chaîne de caractères | |
explication_extractive | Texte | chaîne de caractères | ||
identifiant | Texte | chaîne de caractères | ||
question | Texte | chaîne de caractères |
Clés supervisées (Voir
as_supervised
doc ):None
Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.
Exemples ( tfds.as_dataframe ):
- Citation :
@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"
}