LogicNLG:ACL2020论文“从开放域表生成逻辑自然语言”的数据和代码

逻辑NLG ACL2020论文》的数据和代码，旨在研究中间步骤中通过逻辑推理生成自然语言的问题。 除了简单的表面级别复制外，LogicNLG还要求模型深刻理解表中的内容并推断表隐式表示的信息。 演示版 您可以浏览以查看LogNLG上不同模型的生成结果。 玩得开心！ 要求 pytorch 1.4.0 面对变压器2.5.1 张量板 tqdm 顶点[可选的] 培训/评估数据 文件夹中提供了用于LogicNLG的，有关详细信息，请参见 准备 解压所有表格文件 unzip all_csv.zip 下载NLI评分器 wget https://logicnlg.s3-us-west-2.amazonaws.com/NLI_models.zip unzip NLI_models.zip 下载语义解析器 wget https://logicnlg.s3-us-west-2.amazonaws.com