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COPEN (de l'anglais '''''CO'''nceptual knowledge '''P'''robing b'''EN'''chmark'') est un '''[[test de performances]]''' qui analyse les capacités de compréhension conceptuelle des '''[[Modèle de langue|modèles de langue]]''' '''[[Modèle préentraîné|préentraînés]]'''. Il contient une '''[[taxonomie]]''' de 446 concepts et des '''[[données]]''' de haute qualité pour 24 000 instances les tâches de '''[[Conceptual Similarity Judgment|jugement de similarité conceptuelle]]''', de '''[[Conceptuality Property Judgment|jugement de propriété conceptuelle]]''' et de '''[[Conceptualization in Contexts|conceptualisation en contextes]]'''. | |||
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'''COPEN''' | '''COPEN''' | ||
''' Conceptual Knowledge Probing Benchmark''' | |||
<!--COPEN is a Conceptual knowledge Probing bENchmark that aims to analyze the conceptual understanding capabilities of pre-trained language models. It contains a concept taxonomy with 446 concepts and high-quality data for 24K instances of Conceptual Similarity Judgment task, Conceptual Property Judgment task and Conceptualization in Contexts task.--> | |||
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Dernière version du 26 juin 2025 à 12:10
en construction
Définition
COPEN (de l'anglais COnceptual knowledge Probing bENchmark) est un test de performances qui analyse les capacités de compréhension conceptuelle des modèles de langue préentraînés. Il contient une taxonomie de 446 concepts et des données de haute qualité pour 24 000 instances les tâches de jugement de similarité conceptuelle, de jugement de propriété conceptuelle et de conceptualisation en contextes.
Français
COPEN
XXXXXXX
Anglais
COPEN
Conceptual Knowledge Probing Benchmark
Source
