গ্রাউন্ডেড_স্ক্যান

• বর্ণনা :

গ্রাউন্ডেড স্ক্যান (gSCAN) হল একটি সিন্থেটিক ডেটাসেট যা অবস্থানগত ভাষা বোঝার ক্ষেত্রে রচনাগত সাধারণীকরণের মূল্যায়ন করার জন্য। gSCAN প্রাকৃতিক ভাষার নির্দেশাবলীকে অ্যাকশন সিকোয়েন্সের সাথে যুক্ত করে এবং এজেন্টকে একটি গ্রিড-ভিত্তিক ভিজ্যুয়াল নেভিগেশন পরিবেশের প্রেক্ষাপটে নির্দেশাবলী ব্যাখ্যা করতে চায়।

আরও তথ্য এখানে পাওয়া যাবে:

• compositional_splits এবং target_length_split জন্য: https://github.com/LauraRuis/groundedSCAN

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

• হোমপেজ : https://github.com/LauraRuis/groundedSCAN

• সোর্স কোড : tfds.vision_language.grounded_scan.GroundedScan

• সংস্করণ :

  • 1.0.0 : প্রাথমিক প্রকাশ।
  • 1.1.0 : vector বৈশিষ্ট্যকে টেক্সট() এ পরিবর্তন করা হয়েছে।
  • 2.0.0 (ডিফল্ট): নতুন spatial_relation_splits কনফিগারেশন যোগ করে।

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদ্ধৃতি :

@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 (ডিফল্ট কনফিগারেশন)

• কনফিগারেশনের বিবরণ : রচনামূলক সাধারণীকরণের উদাহরণ।

• ডাউনলোড সাইজ : 82.10 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 998.11 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

গ্রাউন্ডেড_স্ক্যান/টার্গেট_লেংথ_বিভাজন

• কনফিগার বিবরণ : বড় লক্ষ্য দৈর্ঘ্যের সাধারণীকরণের উদাহরণ।

• ডাউনলোড সাইজ : 53.41 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 546.73 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

স্থল_স্ক্যান/স্থানিক_সম্পর্ক_বিভাজন

• কনফিগার বর্ণনা : স্থানিক সম্পর্ক যুক্তির উদাহরণ।

• ডাউনলোড সাইজ : 89.59 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 675.09 MiB

• বিভাজন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):