google / google/example_extrapolation
Did you use clinc150 data_imbalanced vs data_full?
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 9
- Fork
- 4
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Mô tả
Hi,
I experimented with verifying your approach however I didn't receive such low F1 numbers for few shot. In looking at data_full, banking has the same amount of training samples as all other domains/intents. Did you in fact use data imbalanced?
Hướng dẫn đóng góp
Hướng nghiên cứu
So sánh thí nghiệm CLINC150 đã được báo cáo với các dataset data_full và data_imbalanced của repository, đặc biệt chú ý đến domain banking và số lượng mẫu huấn luyện. Trước tiên, xác định dataset nào đã được sử dụng trong các thí nghiệm, sau đó xác minh các kết quả F1 few-shot. Được xem là hoàn tất khi đã ghi lại liệu sự khác biệt có xuất phát từ việc lựa chọn dataset hay từ một khác biệt reproducible khác trong setup.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- machine-learning
- Loại issue
- Lỗi
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức phù hợp với người mới
- 20/100