сканировать

• Описание :

СКАНИРОВАТЬ задачи с различными разбиениями.

SCAN - это набор простых языковых навигационных задач для изучения композиционного обучения и произвольного обобщения.

Большинство разделений описано на https://github.com/brendenlake/SCAN. Разделы MCD см. На https://arxiv.org/abs/1912.09713.pdf.

Основное использование:

data = tfds.load('scan/length')

Более сложный пример:

data = tfds.load(
    'scan',
    builder_kwargs=dict(
        config=tfds.text.ScanConfig(
            name='simple_p8', directory='simple_split/size_variations')))

• Домашняя страница : https://github.com/brendenlake/SCAN

• Исходный код : tfds.text.Scan

• Версии :

  • 1.1.1 (по умолчанию): без примечаний к выпуску.

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да

• Особенности :

FeaturesDict({
    'actions': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'commands': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

• Контролируемые ключи (см. as_supervised doc ): ('commands', 'actions')

• Цитата :

@inproceedings{Lake2018GeneralizationWS,
  title={Generalization without Systematicity: On the Compositional Skills of
         Sequence-to-Sequence Recurrent Networks},
  author={Brenden M. Lake and Marco Baroni},
  booktitle={ICML},
  year={2018},
  url={https://arxiv.org/pdf/1711.00350.pdf},
}
@inproceedings{Keysers2020,
  title={Measuring Compositional Generalization: A Comprehensive Method on
         Realistic Data},
  author={Daniel Keysers and Nathanael Sch"{a}rli and Nathan Scales and
          Hylke Buisman and Daniel Furrer and Sergii Kashubin and
          Nikola Momchev and Danila Sinopalnikov and Lukasz Stafiniak and
          Tibor Tihon and Dmitry Tsarkov and Xiao Wang and Marc van Zee and
          Olivier Bousquet},
  note={Additional citation for MCD splits},
  booktitle={ICLR},
  year={2020},
  url={https://arxiv.org/abs/1912.09713.pdf},
}

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

сканирование / простое (конфигурация по умолчанию)

• Размер загрузки : 17.82 MiB

• Размер набора данных : 4.47 MiB

• Сплит :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

сканирование / addprim_jump

• Размер загрузки : 17.82 MiB

• Размер набора данных : 4.53 MiB

• Сплит :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

сканирование / addprim_turn_left

• Размер загрузки : 17.82 MiB

• Размер набора данных : 4.58 MiB

• Сплит :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

scan / filler_num0

• Размер загрузки : 17.82 MiB

• Размер набора данных : 3.20 MiB

• Сплит :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

scan / filler_num1

• Размер загрузки : 17.82 MiB

• Размер набора данных : 3.51 MiB

• Сплит :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

scan / filler_num2

• Размер загрузки : 17.82 MiB

• Размер набора данных : 3.84 MiB

• Сплит :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

scan / filler_num3

• Размер загрузки : 17.82 MiB

• Размер набора данных : 4.17 MiB

• Сплит :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

сканирование / длина

• Размер загрузки : 17.82 MiB

• Размер набора данных : 4.47 MiB

• Сплит :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

сканирование / template_around_right

• Размер загрузки : 17.82 MiB

• Размер набора данных : 4.17 MiB

• Сплит :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

сканирование / template_jump_around_right

• Размер загрузки : 17.82 MiB

• Размер набора данных : 4.17 MiB

• Сплит :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

сканирование / template_opposite_right

• Размер загрузки : 17.82 MiB

• Размер набора данных : 4.22 MiB

• Сплит :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

сканирование / template_right

• Размер загрузки : 17.82 MiB

• Размер набора данных : 4.26 MiB

• Сплит :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

сканирование / mcd1

• Размер загрузки : 17.89 MiB

• Размер набора данных : 1.89 MiB

• Сплит :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

сканирование / mcd2

• Размер загрузки : 17.89 MiB

• Размер набора данных : 1.84 MiB

• Сплит :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

сканирование / mcd3

• Размер загрузки : 17.89 MiB

• Размер набора данных : 1.87 MiB

• Сплит :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):