Grounded_scan

• 説明:

Grounded SCAN (gSCAN) は、状況に応じた言語理解における構成的一般化を評価するための合成データセットです。 gSCAN は、自然言語の指示とアクション シーケンスを組み合わせ、エージェントがグリッドベースのビジュアル ナビゲーション環境のコンテキスト内で指示を解釈することを要求します。

詳細については、次を参照してください。

• compositional_splitsとtarget_length_splitの場合: https://github.com/LauraRuis/groundedSCAN

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

• ホームページ: https://github.com/LauraRuis/groundedSCAN

• ソースコード: tfds.vision_language.grounded_scan.GroundedScan

• バージョン:

  • 1.0.0 : 初期リリース。
  • 1.1.0 : vector機能を Text() に変更しました。
  • 2.0.0 (デフォルト): 新しい spatial_relation_splits 構成を追加します。

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 機能構造:

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),
})

• 機能のドキュメント:

• 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。

• 引用：

@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 (デフォルト設定)

• 構成の説明: 構成の一般化の例。

• ダウンロードサイズ: 82.10 MiB

• データセットサイズ: 998.11 MiB

• スプリット:

• 例( tfds.as_dataframe ):

Grounded_scan/target_length_split

• 構成の説明: より大きなターゲットの長さに一般化するための例。

• ダウンロードサイズ: 53.41 MiB

• データセットのサイズ: 546.73 MiB

• スプリット:

• 例( tfds.as_dataframe ):

Grounded_scan/spatial_relation_splits

• 構成の説明: 空間関係推論の例。

• ダウンロードサイズ: 89.59 MiB

• データセットのサイズ: 675.09 MiB

• スプリット:

• 例( tfds.as_dataframe ):