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CommonGen

约束文本生成挑战促进常识推理

CommonGen是一个创新的约束文本生成数据集,旨在评估自然语言生成模型的常识推理能力。通过要求机器学习模型生成日常场景的合理描述,该项目为研究人员提供了测试生成式常识推理的重要平台。CommonGen包含最新数据集、基线模型和评估工具,有助于推动自然语言处理和人工智能领域的发展。

请查看新的仓库:https://github.com/allenai/CommonGen-Eval

CommonGen:面向常识推理的约束文本生成挑战

@article{lin2019comgen,
    author = {Bill Yuchen Lin  and Wangchunshu Zhou and Ming Shen and Pei Zhou and Chandra Bhagavatula and Yejin Choi and Xiang Ren},
    title = {CommonGen: A Constrained Text Generation Challenge for Generative Commonsense Reasoning},
    journal = {Findings of EMNLP},
    year = {2020}
}

CommonGen是一个新的_约束文本生成_数据集,需要运用不同类型的常识来生成关于日常场景的句子,因此针对的是生成式常识推理。本仓库用于跟踪最新的数据集、一些基线模型和我们的评估脚本。更多详情请查看http://inklab.usc.edu/CommonGen/。请注意,我们的arxiv文章可能包含一些_过时的_统计数据和信息。

内容

  • methods展示了一些基线方法,包括使用OpenNMT和Fariseq等多个框架,以及UniLM。

  • evaluation包含了各种自动评估指标的评估脚本,用于测试系统预测结果与人工编写结果的表现。

请在https://inklab.usc.edu/CommonGen/查找我们的数据集

联系方式

如果您有任何反馈,请随时直接发送电子邮件至yuchen[dot]lin[at]usc[dot]edu。

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