UnifiedSKG

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UnifiedSKG 是 EMNLP 2022 论文的官方代码，它将 21 项结构化知识接地任务统一成文本到文本的格式。过去，语义解析、知识库问答等任务往往分散在不同代码库中，而这里只需一个框架就能完成 T5 系列模型的训练与评估。对于研究多任务学习、前缀微调以及零样本或少样本评测的学者和学生来说，它是个现成的实验平台，而且训练好的检查点已上传到 Hugging Face 模型库。项目基于 Hugging Face Transformers 和 datasets 构建，能直接融入大多数 NLP 研究者已有的工作流。论文中关于结构化知识编码方式的对照实验，也为验证自己的方法提供了参考基准。虽然它更偏向研究工具而非生产部署，但若想探究语言模型如何处理结构化知识，从这里入手会相当顺手。