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tag-based-multi-span-extraction:EMNLP 2020 正式实施,《A Simple and Ef...
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2021-05-29
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一个简单有效的回答多跨度问题的模型 该存储库包含以下论文的官方实现: 埃拉德·西格尔、阿维亚·埃弗拉特、莫尔·肖汉姆、阿米尔·格洛伯森、乔纳森·贝randint。 。 在 EMNLP,2020 年。 引文 @inproceedings{Segal2020TASE, title={A Simple and Effective Model for Answering Multi-span Questions}, author={Segal, Elad and Efrat, Avia and Shoham, Mor and Globerson, Amir and Berant, Jonathan}, booktitle={EMNLP}, year={2020}, } 使用更好地了解 DROP、Quoref 和模型的预测。 用法 本节中列出的命令需要从存储库的根目录运行。 首
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tag-based-multi-span-extraction-master.zip (89个子文件)
tag-based-multi-span-extraction-master
drop_data
drop_dataset_train.json 50.28MB
license.txt 20KB
drop_dataset_dev_standardized.json 13.4MB
drop_dataset_train_standardized.json 57.14MB
drop_dataset_dev.json 12.75MB
tools
dropify_quoref.py 2KB
standardize_drop.py 795B
generate_submission_predictions.py 2KB
quoref_data
README.txt 601B
quoref-train-v0.1.json 14.99MB
quoref_dataset_train.json 22.05MB
quoref_dataset_dev.json 2.71MB
quoref-dev-v0.1.json 1.83MB
src
models
multi_head_model.py 19KB
__init__.py 0B
training
metrics
custom_em_and_f1.py 6KB
__init__.py 0B
__init__.py 0B
data
fields
labels_field.py 5KB
__init__.py 0B
dataset_readers
quoref
quoref_utils.py 1KB
__init__.py 0B
quoref_reader.py 15KB
drop
drop_reader.py 16KB
drop_utils.py 8KB
__init__.py 0B
utils.py 10KB
__init__.py 0B
answer_field_generators
utils.py 0B
count_answer_generator.py 2KB
__init__.py 0B
answer_field_generator.py 420B
tagged_answer_generator.py 8KB
span_answer_generator.py 3KB
arithmetic_answer_generator.py 4KB
__init__.py 0B
tokenizers
tokenization_utils.py 10KB
huggingface_transformers_tokenizer.py 6KB
__init__.py 0B
__init__.py 0B
modules
heads
count_head.py 3KB
question_span_head.py 1KB
single_span_head.py 7KB
passage_span_head.py 753B
multi_span_head.py 23KB
head.py 383B
__init__.py 0B
arithmetic_head.py 7KB
__init__.py 0B
utils
decoding_utils.py 701B
viterbi_decoding.py 9KB
analysis
analysis_num_tokens_and_occurrences.py 8KB
analysis_by_number_of_spans.ipynb 86KB
analysis_num_tokens_and_occurrences.ipynb 36KB
configs
quoref
roberta
quoref_roberta_large_TASE_BIO.jsonnet 306B
quoref_roberta_large_TASE_BIO_SSE.jsonnet 310B
quoref_roberta_large_TASE_IO.jsonnet 305B
quoref_roberta_large_TASE_BIOUL.jsonnet 308B
quoref_roberta_large_TASE_IO_SSE.jsonnet 309B
quoref_roberta_large_SSE.jsonnet 301B
bert
quoref_bert_large_TASE_BIO_SSE.jsonnet 334B
abstract
quoref_model.jsonnet 625B
quoref_TASE_BIO_SSE.jsonnet 498B
quoref_TASE_BIOUL.jsonnet 545B
quoref_TASE_IO.jsonnet 494B
quoref_TASE_BIO.jsonnet 426B
quoref_SSE.jsonnet 490B
quoref_TASE_IO_SSE.jsonnet 566B
drop
roberta
drop_roberta_large_TASE_IO.jsonnet 303B
drop_roberta_large_TASE_BIO_SSE.jsonnet 308B
drop_roberta_large_TASE_BIO_no_marg.jsonnet 571B
drop_roberta_large_SSE.jsonnet 299B
drop_roberta_large_TASE_BIOUL.jsonnet 306B
drop_roberta_large_TASE_IO_SSE.jsonnet 307B
drop_roberta_large_TASE_BIO.jsonnet 304B
bert
drop_bert_large_TASE_BIO_SSE.jsonnet 332B
abstract
drop_TASE_BIO_SSE.jsonnet 887B
drop_TASE_BIOUL.jsonnet 762B
drop_TASE_IO.jsonnet 711B
drop_TASE_BIO.jsonnet 643B
drop_TASE_IO_SSE.jsonnet 955B
drop_SSE.jsonnet 797B
drop_model.jsonnet 834B
abstract
model.jsonnet 5KB
requirements.txt 81B
.gitignore 1KB
README.md 2KB
predictions
quoref_predictions.jsonl 977KB
drop_predictions.jsonl 7.57MB
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xrxiong
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