cos_e

  • विवरण :

कॉमन सेंस एक्सप्लेनेशंस (सीओएस-ई) प्रशिक्षण भाषा मॉडल को स्वचालित रूप से स्पष्टीकरण उत्पन्न करने की अनुमति देता है जिसका उपयोग प्रशिक्षण के दौरान किया जा सकता है और उपन्यास कॉमन्सेंस ऑटो-जेनरेटेड स्पष्टीकरण (सीएजीई) ढांचे में अनुमान लगाया जा सकता है।

विभाजित करना उदाहरण
'train' 9,741
'validation' 1,221
  • फ़ीचर संरचना :
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),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीटाइप विवरण
विशेषताएं डिक्ट
अमूर्त_व्याख्या मूलपाठ डोरी
उत्तर मूलपाठ डोरी
विकल्प अनुक्रम (पाठ) (कोई भी नहीं,) डोरी
extractive_explanation मूलपाठ डोरी
पहचान मूलपाठ डोरी
प्रश्न मूलपाठ डोरी
  • उद्धरण :
@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"
}