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).

Dividir Exemplos
'train' 9.741
'validation' 1.221
  • 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:
Característica Classe Forma Tipo D Descrição
RecursosDict
explicação_abstrativa Texto corda
responda Texto corda
escolhas Sequência (Texto) (Nenhum,) corda
explicação_extrativa Texto corda
Eu iria Texto corda
pergunta Texto corda
  • 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"
}