"cos_e" 数据集卡片

数据集摘要

Common Sense Explanations (CoS-E) 允许训练语言模型自动生成解释，这些解释可以在训练和推理中使用在新颖的常识自动生成解释（CAGE）框架中。

支持的任务和排行榜

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语言

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数据集结构

数据实例

• 下载的数据集文件大小：4.30 MB
• 生成的数据集大小：2.34 MB
• 总使用的磁盘空间：6.64 MB

"train" 的一个示例如下所示。

{
    "abstractive_explanation": "this is open-ended",
    "answer": "b",
    "choices": ["a", "b", "c"],
    "extractive_explanation": "this is selected train",
    "id": "42",
    "question": "question goes here."
}

• 下载的数据集文件大小：6.53 MB
• 生成的数据集大小：3.05 MB
• 总使用的磁盘空间：9.58 MB

"train" 的一个示例如下所示。

{
    "abstractive_explanation": "this is open-ended",
    "answer": "b",
    "choices": ["a", "b", "c"],
    "extractive_explanation": "this is selected train",
    "id": "42",
    "question": "question goes here."
}

数据字段

所有拆分的数据字段都相同。

• id：字符串特征。
• question：字符串特征。
• choices：字符串特征列表。
• answer：字符串特征。
• abstractive_explanation：字符串特征。
• extractive_explanation：字符串特征。

• id：字符串特征。
• question：字符串特征。
• choices：字符串特征列表。
• answer：字符串特征。
• abstractive_explanation：字符串特征。
• extractive_explanation：字符串特征。

数据拆分

数据集创建

策划理由

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源数据

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标注

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个人隐私信息

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使用数据的注意事项

数据集的社会影响

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偏见讨论

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其他已知限制

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其他信息

数据集策划者

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许可信息

未知。

引用信息

@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"
}

贡献

感谢 @lewtun ， @thomwolf ， @mariamabarham ， @patrickvonplaten ， @albertvillanova 和 @lhoestq 添加此数据集。