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Did you use clinc150 data_imbalanced vs data_full?
未关闭
- 主要语言
- Python
- 星标
- 9
- 派生
- 4
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
描述
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?
贡献指南
调研方向
将报告中的 CLINC150 实验与 repository 的 data_full 和 data_imbalanced 数据集进行比较,重点关注 banking 领域和训练样本数量。首先确定实验使用了哪个数据集,然后验证 few-shot F1 结果。完成的标准是记录清楚该差异是否源于数据集选择,或源于其他可复现的设置差异。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
评估
- 技术栈
- python
- 领域
- machine-learning
- Issue 类型
- 缺陷
- 难度
- 3/5
- 预计耗时
- 1-2 天
- 活跃度
- 停滞
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 新手友好度
- 20/100