- คำอธิบาย :
Common Sense Explanations (CoS-E) อนุญาตให้ใช้โมเดลภาษาในการฝึกอบรมเพื่อสร้างคำอธิบายโดยอัตโนมัติที่สามารถใช้ระหว่างการฝึกอบรมและการอนุมานในเฟรมเวิร์ก Commonsense Auto-Generated Explanation (CAGE) แบบใหม่
เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส
หน้าแรก : https://github.com/salesforce/cos-e
รหัสที่มา :
tfds.text.CosEรุ่น :
-
0.0.1(ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น
-
ขนาดการดาวน์โหลด :
6.23 MiBขนาดชุดข้อมูล :
3.89 MiBแคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่
แยก :
| แยก | ตัวอย่าง |
|---|---|
'train' | 9,741 |
'validation' | 1,221 |
- โครงสร้างคุณลักษณะ :
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),
})
- เอกสารคุณสมบัติ :
| ลักษณะเฉพาะ | ระดับ | รูปร่าง | Dประเภท | คำอธิบาย |
|---|---|---|---|---|
| คุณสมบัติDict | ||||
| abstractive_explanation | ข้อความ | สตริง | ||
| คำตอบ | ข้อความ | สตริง | ||
| ทางเลือก | ลำดับ (ข้อความ) | (ไม่มี,) | สตริง | |
| extractive_explanation | ข้อความ | สตริง | ||
| รหัส | ข้อความ | สตริง | ||
| คำถาม | ข้อความ | สตริง |
คีย์ภายใต้การดูแล (ดู
as_superviseddoc ):Noneรูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ
ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):
- การอ้างอิง :
@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"
}