t5-base-finetuned-common_gen

t5-base-finetuned-common_gen 项目介绍

项目背景

t5-base-finetuned-common_gen 是一个基于 Google 的 T5 模型并经过 CommonGen 数据集微调的项目，旨在应用于生成常识推理任务。T5 模型（文本到文本转换器）是通过探索迁移学习的极限而提出的，它能够将每个语言问题转化为文本到文本格式来进行处理。

T5 模型详情

T5 模型由一组研究人员在论文《通过统一的文本到文本转换器探索迁移学习的极限》中提出。这种迁移学习技术强调先在数据丰富的任务上进行预训练，然后再在下游任务上进行微调。T5 模型通过预训练目标、架构、无标签数据集、迁移方法等多个因素的系统研究，实现了在多项语言理解任务上的最新性能。

CommonGen 数据集

CommonGen 是一个受限文本生成任务，主要用于测试机器生成常识推理能力。任务的要求是给定一组常见的概念，机器需要生成一段描述日常情景的连贯句子。这个任务具有挑战性，因为它需要机器进行背景常识的关系推理，并具备组合性的泛化能力来处理未见过的概念组合。

CommonGen 数据集通过 Amazon Mechanical Turk 和现有字幕语料库的结合构建，总计包含 3 万个概念集和 5 万个句子。数据集的不同分割包括 67389 个训练样本、4018 个验证样本以及 1497 个测试样本。

模型微调

该项目中的 T5 模型微调脚本是基于 Suraj Patil 的一个优秀模型脚本的稍加修改版本，以更好地适应 CommonGen 数据集的要求。

项目的评估指标

项目中使用了多种评估指标，包括：

ROUGE-2：得分 17.10
ROUGE-L：得分 39.47
BLEU：正在完善中

这些指标的得分在同一模型和指标下相较于原始论文中的结果有轻微提升。

模型的实际应用

在实际应用中，可以通过导入预训练模型和相关的分词器来输入一些单词，然后生成一段连贯的句子。例如，给定单词“tree plant ground hole dig”，模型生成的句子是“digging a hole in the ground to plant trees”，即在地上挖一个洞以种植树木。

这个项目展示了生成常识推理的力量，能够有效地将语言转换任务从标记到完整的句子生成，适用于多种语言理解场景。