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• 反事实生成 小部件:
• 文本: "这对孩子们来说很棒。<|扰动|> [否定] 这对孩子们来说[空白]很棒。[分隔]"

复方药剂

模型描述

这是复方药剂的移植版本，一个通用的反事实生成器。 更多代码发布，请参考此GitHub页面。

使用方法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_path = "uw-hai/polyjuice"
generator = pipeline("text-generation", 
    model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path), 
    tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_path),
    framework="pt", device=0 if is_cuda else -1)

prompt_text = "女人拥抱了一只狗。<|扰动|> [否定] 女人[空白]了一只狗。"
generator(prompt_text, num_beams=3, num_return_sequences=3)

BibTeX条目及引用信息

@inproceedings{polyjuice:acl21,
    title = "{复方药剂：生成反事实用于解释、评估和改进模型}",
    author = "吴双爽和马可·图里奥·里贝罗和杰弗里·希尔和丹尼尔·S·韦尔德",
    booktitle = "第59届计算语言学协会年会论文集",
    year = "2021",
    publisher = "计算语言学协会"