- Açıklama :
Çeşitli bölmelerle TARAMA görevleri.
SCAN, kompozisyonel öğrenme ve sıfır atışlı genelleme üzerinde çalışmak için bir dizi basit dil güdümlü gezinme görevidir.
Çoğu bölünme https://github.com/brendenlake/SCAN adresinde açıklanmıştır MCD bölmeleri için lütfen https://arxiv.org/abs/1912.09713.pdf adresine bakın
Temel kullanım:
data = tfds.load('scan/length')
Daha gelişmiş örnek:
data = tfds.load(
'scan',
builder_kwargs=dict(
config=tfds.text.ScanConfig(
name='simple_p8', directory='simple_split/size_variations')))
Ana sayfa : https://github.com/brendenlake/SCAN
Kaynak kodu :
tfds.text.ScanSürümler :
-
1.1.1(varsayılan): Sürüm notu yok.
-
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet
Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'actions': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'commands': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- Özellik belgeleri :
| Özellik | Sınıf | Şekil | Dtype | Tanım |
|---|---|---|---|---|
| ÖzelliklerDict | ||||
| hareketler | Metin | tf.string | ||
| komutlar | Metin | tf.string |
Denetlenen anahtarlar (bkz
as_superviseddoc ):('commands', 'actions')Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmez.
Örnekler ( tfds.as_dataframe ): Eksik.
alıntı :
@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},
}
tarama/basit (varsayılan yapılandırma)
İndirme boyutu :
17.82 MiBVeri kümesi boyutu :
4.47 MiBBölmeler :
| Bölmek | Örnekler |
|---|---|
'test' | 4.182 |
'train' | 16.728 |
tarama/addprim_jump
İndirme boyutu :
17.82 MiBVeri kümesi boyutu :
4.53 MiBBölmeler :
| Bölmek | Örnekler |
|---|---|
'test' | 7,706 |
'train' | 14.670 |
scan/addprim_turn_left
İndirme boyutu :
17.82 MiBVeri kümesi boyutu :
4.58 MiBBölmeler :
| Bölmek | Örnekler |
|---|---|
'test' | 1.208 |
'train' | 21.890 |
tarama/dolgu_num0
İndirme boyutu :
17.82 MiBVeri kümesi boyutu :
3.20 MiBBölmeler :
| Bölmek | Örnekler |
|---|---|
'test' | 1.173 |
'train' | 15.225 |
tarama/dolgu_num1
İndirme boyutu :
17.82 MiBVeri kümesi boyutu :
3.51 MiBBölmeler :
| Bölmek | Örnekler |
|---|---|
'test' | 1.173 |
'train' | 16.290 |
tarama/dolgu_num2
İndirme boyutu :
17.82 MiBVeri kümesi boyutu :
3.84 MiBBölmeler :
| Bölmek | Örnekler |
|---|---|
'test' | 1.173 |
'train' | 17.391 |
tarama/dolgu_num3
İndirme boyutu :
17.82 MiBVeri kümesi boyutu :
4.17 MiBBölmeler :
| Bölmek | Örnekler |
|---|---|
'test' | 1.173 |
'train' | 18.528 |
tarama/uzunluk
İndirme boyutu :
17.82 MiBVeri kümesi boyutu :
4.47 MiBBölmeler :
| Bölmek | Örnekler |
|---|---|
'test' | 3.920 |
'train' | 16.990 |
scan/template_around_right
İndirme boyutu :
17.82 MiBVeri kümesi boyutu :
4.17 MiBBölmeler :
| Bölmek | Örnekler |
|---|---|
'test' | 4.476 |
'train' | 15.225 |
scan/template_jump_around_right
İndirme boyutu :
17.82 MiBVeri kümesi boyutu :
4.17 MiBBölmeler :
| Bölmek | Örnekler |
|---|---|
'test' | 1.173 |
'train' | 18.528 |
tarama/şablon_karşıt_sağ
İndirme boyutu :
17.82 MiBVeri kümesi boyutu :
4.22 MiBBölmeler :
| Bölmek | Örnekler |
|---|---|
'test' | 4.476 |
'train' | 15.225 |
tarama/şablon_sağ
İndirme boyutu :
17.82 MiBVeri kümesi boyutu :
4.26 MiBBölmeler :
| Bölmek | Örnekler |
|---|---|
'test' | 4.476 |
'train' | 15.225 |
tarama/mcd1
İndirme boyutu :
17.89 MiBVeri kümesi boyutu :
1.89 MiBBölmeler :
| Bölmek | Örnekler |
|---|---|
'test' | 1.045 |
'train' | 8.365 |
tarama/mcd2
İndirme boyutu :
17.89 MiBVeri kümesi boyutu :
1.84 MiBBölmeler :
| Bölmek | Örnekler |
|---|---|
'test' | 1.045 |
'train' | 8.365 |
tarama/mcd3
İndirme boyutu :
17.89 MiBVeri kümesi boyutu :
1.87 MiBBölmeler :
| Bölmek | Örnekler |
|---|---|
'test' | 1.045 |
'train' | 8.365 |