- বর্ণনা :
সাধারণ জ্ঞানের ব্যাখ্যা (CoS-E) ভাষা মডেলকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যাখ্যা তৈরি করার জন্য প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয় যা প্রশিক্ষণের সময় ব্যবহার করা যেতে পারে এবং একটি উপন্যাস কমনসেন্স অটো-জেনারেটেড ব্যাখ্যা (CAGE) ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে অনুমান করা যেতে পারে।
অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন
হোমপেজ : https://github.com/salesforce/cos-e
সোর্স কোড :
tfds.text.CosEসংস্করণ :
-
0.0.1(ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।
-
ডাউনলোডের আকার :
6.23 MiBডেটাসেটের আকার :
3.89 MiBস্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ
বিভাজন :
| বিভক্ত | উদাহরণ |
|---|---|
'train' | 9,741 |
'validation' | 1,221 |
- বৈশিষ্ট্য গঠন :
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),
})
- বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
| বৈশিষ্ট্য | ক্লাস | আকৃতি | ডিটাইপ | বর্ণনা |
|---|---|---|---|---|
| ফিচারসডিক্ট | ||||
| বিমূর্ত_ব্যাখ্যা | পাঠ্য | স্ট্রিং | ||
| উত্তর | পাঠ্য | স্ট্রিং | ||
| পছন্দ | ক্রম (পাঠ্য) | (কোনটিই নয়,) | স্ট্রিং | |
| extractive_explanation | পাঠ্য | স্ট্রিং | ||
| আইডি | পাঠ্য | স্ট্রিং | ||
| প্রশ্ন | পাঠ্য | স্ট্রিং |
তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন
as_superviseddoc ):Noneচিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।
উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):
- উদ্ধৃতি :
@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"
}