cos_e

• Descrição :

O Common Sense Explanations (CoS-E) permite que os modelos de linguagem de treinamento gerem automaticamente explicações que podem ser usadas durante o treinamento e a inferência em uma nova estrutura de Commonsense Auto-Generated Explanation (CAGE).

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code north_east

• Página inicial : https://github.com/salesforce/cos-e

• Código -fonte: tfds.text.CosE

• Versões :

  • 0.0.1 (padrão): sem notas de versão.

• Tamanho do download : 6.23 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 3.89 MiB

• Cache automático ( documentação ): Sim

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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),
})

• Documentação do recurso:

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): Não suportado.

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@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"
}