checklist package

Submodules

checklist.abstract_test module

class checklist.abstract_test.AbstractTest(data, expect, labels=None, meta=None, agg_fn='all', templates=None, print_first=None, name=None, capability=None, description=None)

Bases: abc.ABC

example_list_and_indices(n=None, seed=None)

Subsamples test cases

Parameters
  • n (int) – Number of testcases to sample

  • seed (int) – Seed to use

Returns

  • tuple(list, list) – First list is a list of examples Second list maps examples to testcases.

  • For example, let’s say we have two testcases ([a, b, c] and [d, e].)

  • The first list will be [a, b, c, d, e]

  • the second list will be [0, 0, 0, 1, 1]

  • Also updates self.run_idxs if n is not None to indicate which testcases

  • were run. Also updates self.result_indexes with the second list.

fail_idxs()
filtered_idxs()
form_test_info(name=None, description=None, capability=None)
form_testcases(n_per_testcase=3)
static from_file(file)
get_stats()
print(xs, preds, confs, expect_results, labels=None, meta=None, format_example_fn=None, nsamples=3)
print_stats()
recover_example_list_and_indices()

Recovers a previously computed example_list_and_indices

run(predict_and_confidence_fn, overwrite=False, verbose=True, n=None, seed=None)

Runs test

Parameters
  • predict_and_confidence_fn (function) – Takes as input a list of examples Outputs a tuple (predictions, confidences)

  • overwrite (bool) – If False, raise exception if results already exist

  • verbose (bool) – If True, print extra information

  • n (int) – If not None, number of samples to draw

  • seed (int) – Seed to use if n is not None

run_from_file(path, file_format=None, format_fn=None, ignore_header=False, overwrite=False)

Update self.results (run tests) from a prediction file

Parameters
  • path (string) – prediction file path

  • file_format (string) – None, or one of ‘pred_only’, ‘softmax’, binary_conf’, ‘pred_and_conf’, ‘pred_and_softmax’, ‘squad’, pred_only: each line has a prediction softmax: each line has prediction probabilities separated by spaces binary_conf: each line has the prediction probability of class 1 (binary) pred_and_conf: each line has a prediction and a confidence value, separated by a space pred_and_softmax: each line has a prediction and all softmax probabilities, separated by a space squad: TODO

  • format_fn (function) – If not None, function that reads a line in the input file and outputs a tuple of (prediction, confidence)

  • ignore_header (bool) – If True, skip first line in the file

  • overwrite (bool) – If False, raise exception if results already exist

run_from_preds_confs(preds, confs, overwrite=False)

Update self.results (run tests) from list of predictions and confidences

Parameters
  • preds (list) – predictions

  • confs (list) – confidences

  • overwrite (bool) – If False, raise exception if results already exist

save(file)
set_expect(expect)

Sets and updates expectation function

Parameters

expect (function) – Expectation function, takes an AbstractTest (self) as parameter see expect.py for details

summary(n=3, print_fn=None, format_example_fn=None, n_per_testcase=3)

Print stats and example failures

Parameters
  • n (int) – number of example failures to show

  • print_fn (function) – If not None, use this to print a failed test case. Arguments: (xs, preds, confs, expect_results, labels=None, meta=None)

  • format_example_fn (function) – If not None, use this to print a failed example within a test case Arguments: (x, pred, conf, label=None, meta=None)

  • n_per_testcase (int) – Maximum number of examples to show for each test case

to_raw_examples(file_format=None, format_fn=None, n=None, seed=None, new_sample=True)

Flattens all test examples into a single list

Parameters
  • file_format (string, must be one of ‘jsonl’, ‘tsv’, or None) – None just calls str(x) for each example in self.data

  • format_fn (function or None) – If not None, call this function to format each example in self.data

  • n (int) – If not None, number of samples to draw

  • seed (int) – Seed to use if n is not None

  • new_sample (bool) – If False, will rely on a previous sample and ignore the ‘n’ and ‘seed’ parameters

Returns

List of all examples. Indices of example to test case will be stored in self.result_indexes. If n is not None, self.run_idxs will store the test case indexes.

Return type

list(string)

to_raw_file(path, file_format=None, format_fn=<class 'str'>, header=None, n=None, seed=None)

Flatten test cases into individual examples and print them to file. Indices of example to test case will be stored in self.result_indexes. If n is not None, self.run_idxs will store the test case indexes.

Parameters
  • path (string) – File path

  • file_format (string, must be one of ‘jsonl’, ‘tsv’, or None) – None just calls str(x) for each example in self.data

  • format_fn (function or None) – If not None, call this function to format each example in self.data

  • header (string) – If not None, first line of file

  • n (int) – If not None, number of samples to draw

  • seed (int) – Seed to use if n is not None

update_expect()
update_results_from_preds(preds, confs)

Updates results from preds and confs Assumes that example_lists_and_indices or to_raw_examples or to_raw_file was called before, so that self.result_indexes exists :Parameters: * preds (list) – Predictions

  • confs (list) – Confidences

  • Updates self.results.preds and self.results.confs

visual_summary(name=None, description=None, capability=None, n_per_testcase=3)
checklist.abstract_test.load_test(file)
checklist.abstract_test.read_pred_file(path, file_format=None, format_fn=None, ignore_header=False)

checklist.editor module

class checklist.editor.Editor(language='english', model_name=None)

Bases: object

add_lexicon(name, values, overwrite=False, append=False, remove_duplicates=False)

Add tag to lexicon

Parameters
  • name (str) – Tag name.

  • values (list(str)) – Tag values.

  • overwrite (bool) – If True, replaces tag with the same name if it already exists

  • append (bool) – If True, adds values to current lexicon with name

  • remove_duplicates (bool) – If append=True and remove_duplicates=True, remove duplicate values from lexicon after appending

antonyms(templates, word, threshold=5, **kwargs)

Find antonyms of word that fit in templates

Parameters
  • templates (str, list, tuple, or dict) – On leaves: templates with {tags}, which will be substituted for mapping in **kwargs

  • word (str) – Word for which we want antonyms

  • threshold (float) – Maximum allowed log likelihood difference between word and antonym in context

Returns

List of antonyms that fit the given templates

Return type

list

hypernyms(templates, word, threshold=5, **kwargs)

Find hypernyms of word that fit in templates

Parameters
  • templates (str, list, tuple, or dict) – On leaves: templates with {tags}, which will be substituted for mapping in **kwargs

  • word (str) – Word for which we want hypernyms

  • threshold (float) – Maximum allowed log likelihood difference between word and antonym in context

Returns

List of hypernyms that fit the given templates

Return type

list

hyponyms(templates, word, threshold=5, **kwargs)

Find hyponyms of word that fit in templates

Parameters
  • templates (str, list, tuple, or dict) – On leaves: templates with {tags}, which will be substituted for mapping in **kwargs

  • word (str) – Word for which we want hyponyms

  • threshold (float) – Maximum allowed log likelihood difference between word and antonym in context

Returns

List of hyponyms that fit the given templates

Return type

list

related_words(templates, word, threshold=5, **kwargs)

Find words that are related to word that fit in templates By related words, we mean hyponyms of the word’s hypernyms

Parameters
  • templates (str, list, tuple, or dict) – On leaves: templates with {tags}, which will be substituted for mapping in **kwargs

  • word (str) – Word for which we want related words

  • threshold (float) – Maximum allowed log likelihood difference between word and antonym in context

Returns

List of related words that fit the given templates

Return type

list

suggest(templates, return_score=False, **kwargs)

Suggests fill-ins based on a masked language model

Parameters
  • templates (str, list, tuple, or dict) – On leaves: templates with {tags}, which will be substituted for mapping in **kwargs Must have at least one {mask}. Cannot have {mask} and {mask1}, but can have multiple {mask}s

  • return_score (bool) – If True, returns tuples of (word, score)

  • **kwargs (type) – See documentation for function ‘template’

Returns

list of fill-in suggestions, sorted by likelihood (with likelihood if return_score=True)

Return type

list(str or tuple)

suggest_replace(text, word, full_sentences=False, words_and_sentences=False, **kwargs)

Masked language model suggestion for replacing word in sentence

Parameters
  • text (str) – context

  • word (str) – word to be replaced

  • full_sentences (bool) – If True, returns full sentences with replaced suggestions

  • words_and_sentences (bool) – If True, returns tuples of (replacement word, full_sentence)

Returns

Default: list of strings, suggestions for replacements If full_sentences or words_and_sentences: see documentation above.

Return type

list

synonyms(templates, word, threshold=5, **kwargs)

Find synonyms of word that fit in templates

Parameters
  • templates (str, list, tuple, or dict) – On leaves: templates with {tags}, which will be substituted for mapping in **kwargs

  • word (str) – Word for which we want synonyms

  • threshold (float) – Maximum allowed log likelihood difference between word and antonym in context

Returns

List of synonyms that fit the given templates

Return type

list

template(templates, nsamples=None, product=True, remove_duplicates=False, mask_only=False, unroll=False, labels=None, meta=False, save=False, **kwargs)

Fills in templates

Parameters
  • templates (str, list, tuple, or dict) – On leaves: templates with {tags}, which will be substituted for mapping in **kwargs Can have {mask} tags, which will be replaced by a masked language model. Other tags can be numbered for distinction, e.g. {person} and {person1} will be considered separate tags, but both will use fill-ins for ‘person’

  • nsamples (int) – Number of samples

  • product (bool) – If true, take cartesian product

  • remove_duplicates (bool) – If True, will not generate any strings where two or more fill-in values are duplicates.

  • mask_only (bool) – If True, return only fill-in values for {mask} tokens

  • unroll (bool) – If True, returns list of strings regardless of template type (i.e. unrolls)

  • labels (int or object with strings on leaves) – If int, all generated strings will have the same label. Otherwise, can refer to tags, or be strings, etc. Output will be in ret.meta

  • meta (bool) – If True, ret.meta will contain a dict of fill in values for each item in ret.data

  • save (bool) – If True, ret.templates will contain all parameters and fill-in lists

  • **kwargs (type) – Must include fill-in lists for every tag not in editor.lexicons

Returns

Returns ret, a glorified dict, which will have the filled in templates in ret.data. It may contain ret.labels, ret.templates and ret.meta (depending on parameters as noted above) You can add or += two MunchWithAdd, which will concatenate values

Return type

MunchWithAdd

visual_suggest(templates, **kwargs)

Spawns a jupyter visualization for masked language model suggestions

Parameters
  • templates (str, list, tuple, or dict) – On leaves: templates with {tags}, which will be substituted for mapping in **kwargs Must have at least one {mask}. Cannot have {mask} and {mask1}, but can have multiple {mask}s

  • **kwargs (type) – See documentation for function ‘template’

Returns

visualization. Selected suggestions will be in self.selected_suggestions

Return type

TemplateEditor

class checklist.editor.MunchWithAdd(*args, **kwargs)

Bases: munch.Munch

class checklist.editor.SafeFormatter

Bases: string.Formatter

vformat(format_string, args, kwargs)
checklist.editor.add_article(noun)
checklist.editor.find_all_keys(obj)

Finds all tag keys in object

Parameters

obj (string, tuple, list, or dict) – Object (leaves must be strings, regardless of type)

Returns

Set of all keys (with options)

Return type

set

checklist.editor.get_all_strings(obj)

Returns all strings in obj

Parameters

obj (string, tuple, list, or dict) – Object (leaves must be strings, regardless of type)

Returns

All strings in obj leaves.

Return type

set

checklist.editor.get_all_strings_ordered(obj)
checklist.editor.get_mask_index(obj)

Find all masked strings in obj and index them by mask id

Parameters

obj (string, tuple, list, or dict) – Object (leaves must be strings, regardless of type)

Returns

First dict is a map from mask id to list of strings Second dict is a map from mask id to options

Return type

tuple(dict, dict)

checklist.editor.recursive_apply(obj, fn, *args, **kwargs)

Recursively applies a function to an obj

Parameters
  • obj (string, tuple, list, or dict) – Object (leaves must be strings, regardless of type)

  • fn (function) – function to be applied to the leaves (strings)

Returns

Object of the same type as obj, with fn applied to leaves

Return type

string, tuple, list, or dict

checklist.editor.recursive_format(obj, mapping, ignore_missing=False)

Formats all strings within an object, using mapping

Parameters
  • obj (string, tuple, list, or dict) – Object (leaves must be strings, regardless of type)

  • mapping (dict) – format dictionary, maps keys to values

  • ignore_missing (bool) – If True, will not throw exception if a string contains a tag not present in mapping, and will keep the tag instead.

Returns

Object of the same type as obj, with strings formatted (tags replaced by their value)

Return type

string, tuple, list, or dict

checklist.editor.replace_mask(text)

Replaces multiple instances of mask with indexed versions.

Parameters

text (string) – masked input, e.g. “This is a {mask} {mask} and {mask}”

Returns

multiple instances of the same mask are replaced with indexed versions e.g. “This is a {mask[0]} {mask[1]} and {mask[2]}

Return type

string

checklist.editor.wrapped_random_choice(x, *args, **kwargs)

checklist.expect module

class checklist.expect.Expect

Bases: object

Helpers for writing expectation functions over tests. Each test has a list of testcases, and each testcase has a list of examples. Expectation function will act on whole tests, testcases, individual examples, or pairs of examples. In any of these, the output of an expectation function for a single example is an integer, float, bool, or None, where:

> 0 (or True) means passed, <= 0 or False means fail, and (optionally) the magnitude of the

failure, indicated by distance from 0, e.g. -10 is worse than -1

None means the test does not apply, and this should not be counted

static aggregate(data, agg_fn='all')

aggregates expectation results for all examples in each test case

Parameters
  • data (type) – list of np.arrays

  • agg_fn (function or string in ‘all’, ‘all_except_first’) – Arguments: np.array Returns: bool, float, or int. See docstring for the Expect class for what different values in the output mean.

Returns

Of bool, float, or int. See docstring for the Expect class for what different values in the output mean.

Return type

np.array

static aggregate_testcase(expect_results, agg_fn='all')

See docstring for aggregate

static all(ignore_first=False)

Aggregate such that all have to be True See docstring for “aggregate”, this is an aggregation function

Parameters

ignore_first (bool) – If True, do not require first example to be True (useful for perturbation tests)

Returns

aggregation function

Return type

function

static combine(expect_fn1, expect_fn2, combine_fn, ignore_none=True)

Creates a wrapper that combines two expectation functions

Parameters
  • expect_fn1 (function) – an expectation function, where argument is a Test

  • expect_fn2 (function) – an expectation function, where argument is a Test

  • combine_fn (function) – Arguments: (x1, x2), the output of (expect_fn1, expect_fn2) Returns: bool, float, or int. See docstring for the Expect class for what different values in the output mean.

  • ignore_none (bool) – If True, will take x1 if x2 is None and vice versa. If both are Nones, will return None without calling combine_fn.

Returns

wrapped expectation function

Return type

function

static combine_and(expect_fn1, expect_fn2)

Combines two expectation functions with the ‘and’ function See ‘combine’ for more details.

static combine_or(expect_fn1, expect_fn2)

Combines two expectation functions with the ‘or’ function See ‘combine’ for more details.

static eq(val=None)

Expect predictions to be equal to a value. See documentation for Expect.single

Parameters

val (whatever or None) – If None, expect prediction to be equal to label. Otherwise, to be equal to val

Returns

an expectation function

Return type

function

static inv(tolerance=0)

Expect predictions not to change, with a tolerance threshold See documentation for Expect.pairwise.

Parameters

tolerance (float) – If prediction changes but prediction probability is within the tolerance, will not consider it a failure.

Returns

an expectation function

Return type

function

static monotonic(label=None, increasing=True, tolerance=0.0)

Expect predictions to be monotonic See documentation for Expect.pairwise.

Parameters
  • label (None or integer (only allowed if conf is softmax)) – If None, the original prediction label

  • increasing (bool) – Whether we want monotonically increasing or decreasing

  • tolerance (float) – If confidence goes down (up) for monotonically increasing (decreasing) by less than tolerance, will not be considered a failure.

Returns

an expectation function

Return type

function

static pairwise(fn)

Expectation over pairs of examples, suitable for perturbation tests

Parameters

fn (function) –

Arguments: (orig_pred, pred, orig_conf, conf, labels=None, meta=None)

Orig_pred and orig_conf are the prediction and the confidence of the first example in the test case

Returns: bool, float, or int. See docstring for the Expect class for what different values in the output mean.

Returns

Arguments: AbstractTest Returns: List of np.arrays

Return type

function

static single(fn)

Expectation over a single example

Parameters

fn (function) – Arguments: (x, pred, conf, label=None, meta=None) Returns: bool, float, or int. See docstring for the Expect class for what different values in the output mean.

Returns

Arguments: AbstractTest Returns: List of np.arrays

Return type

function

static slice_orig(expect_fn, slice_fn, agg_fn='all')

Wraps an expectation function with a slice function to discard certain testcases. Slice function acts on the original example in a perturbation test.

Parameters
  • expect_fn (function) – an expectation function, where argument is a Test

  • slice_fn (function) – A slice function, slices original examples for perturbation tests. Arguments: (orig_pred, orig_conf) Returns: True (‘keep’) or False (‘discard’)

  • agg_fn (function) – Aggregates examples within a test case. See aggregate_testcase

Returns

The expect function, but now returning None for discarded examples

Return type

function

static slice_pairwise(expect_fn, slice_fn, agg_fn='all_except_first')

Wraps an expectation function with a slice function to discard certain testcases. Slice function acts on pairs.

Parameters
  • expect_fn (function) – an expectation function, where argument is a Test

  • slice_fn (function) – A slice function, slices testcases. Arguments: (orig_pred, pred, orig_conf, conf, labels=None, meta=None) Returns: np.array where True means ‘keep’ and False means ‘discard’

  • agg_fn (function) – Aggregates examples within a test case. See aggregate_testcase

Returns

The expect function, but now returning None for discarded examples

Return type

function

static slice_single(expect_fn, slice_fn, agg_fn='all')

Wraps an expectation function with a slice function to discard certain testcases. Slice function acts on single examples.

Parameters
  • expect_fn (function) – an expectation function, where argument is a Test

  • slice_fn (function) – A slice function, slices testcases. Arguments: (x, pred, conf, label=None, meta=None) Returns: True (‘keep’) or False (‘discard’)

  • agg_fn (function) – Aggregates examples within a test case. See aggregate_testcase

Returns

The expect function, but now returning None for discarded examples

Return type

function

static slice_testcase(expect_fn, slice_fn, agg_fn='all')

Wraps an expectation function with a slice function to discard certain testcases. Slice function acts on testcase.

Parameters
  • expect_fn (function) – an expectation function, where argument is a Test

  • slice_fn (function) – A slice function, slices testcases. Arguments: (xs, preds, confs, labels=None, meta=None) Returns: np.array where True means ‘keep’ and False means ‘discard’

  • agg_fn (function) – Aggregates examples within a test case. See aggregate_testcase

Returns

The expect function, but now returning None for discarded examples

Return type

function

static test(fn)

Expectation over a whole test

Parameters

fn (function) – Arguments: (data, preds, confs, labels=None, meta=None), all of which are potentially lists of lists Returns: list of np.arrays, representing results for

examples inside a testcase. See docstring for the Expect class for what different values in the output mean.

Returns

Arguments: AbstractTest Returns: List of np.arrays

Return type

function

static testcase(fn)

Expectation over a single testcase (may have multiple examples)

Parameters

fn (function) – Arguments: (xs, preds, confs, labels=None, meta=None) Returns: np.array, representing results for the examples inside the testcase. See docstring for the Expect class for what different values in the output mean.

Returns

Arguments: AbstractTest Returns: List of np.arrays

Return type

function

static wrap_slice(expect_fn, slice_fn, agg_fn='all')

Wraps an expectation function with a slice function to discard certain testcases.

Parameters
  • expect_fn (function) – an expectation function

  • slice_fn (function) – A slice function, slices testcases. Arguments: the same as the expectation function Returns: np.array where True means ‘keep’ and False means ‘discard’

  • agg_fn (function) – Aggregates examples within a test case. See aggregate_testcase

Returns

The expect function, but now returning None for discarded examples

Return type

function

checklist.expect.iter_with_optional(data, preds, confs, labels, meta, idxs=None)

checklist.perturb module

class checklist.perturb.Perturb

Bases: object

static add_negation(doc)

Adds negation to doc This is experimental, may or may not work. It also only works for specific parses.

Parameters

doc (spacy.token.Doc) – input

Returns

With negations added

Return type

string

static add_typos(string, typos=1)

Perturbation functions, swaps random characters with their neighbors

Parameters
  • string (str) – input string

  • typos (int) – number of typos to add

Returns

perturbed strings

Return type

list(string)

static change_location(doc, meta=False, seed=None, n=10)

Change city and country names

Parameters
  • doc (spacy.token.Doc) – input

  • meta (bool) – if True, will return list of (orig_loc, new_loc) as meta

  • seed (int) – random seed

  • n (int) – number of locations to replace original locations with

Returns

if meta=True, returns (list(str), list(tuple)) Strings with locations replaced.

Return type

list(str)

static change_names(doc, meta=False, n=10, first_only=False, last_only=False, seed=None)

Replace names with other names

Parameters
  • doc (spacy.token.Doc) – input

  • meta (bool) – if True, will return list of (orig_name, new_name) as meta

  • n (int) – number of names to replace original names with

  • first_only (bool) – if True, will only replace first names

  • last_only (bool) – if True, will only replace last names

  • seed (int) – random seed

Returns

if meta=True, returns (list(str), list(tuple)) Strings with names replaced.

Return type

list(str)

static change_number(doc, meta=False, seed=None, n=10)

Change integers to other integers within 20% of the original integer Does not change ‘2’ or ‘4’ to avoid abbreviations (this is 4 you, etc)

Parameters
  • doc (spacy.token.Doc) – input

  • meta (bool) – if True, will return list of (orig_number, new_number) as meta

  • seed (int) – random seed

  • n (int) – number of numbers to replace original locations with

Returns

if meta=True, returns (list(str), list(tuple)) Strings with numbers replaced.

Return type

list(str)

static contract(sentence, **kwargs)

Contract expanded contractions in a sentence (if any)

Parameters

sentence (str) – input string

Returns

String with contractions contracted (if any)

Return type

string

static contractions(sentence, **kwargs)

Perturbation functions, contracts and expands contractions if present

Parameters

sentence (str) – input

Returns

List of strings with contractions expanded or contracted, or []

Return type

list

static expand_contractions(sentence, **kwargs)

Expands contractions in a sentence (if any)

Parameters

sentence (str) – input string

Returns

String with contractions expanded (if any)

Return type

string

static perturb(data, perturb_fn, keep_original=True, nsamples=None, *args, **kwargs)

Perturbs data according to some function

Parameters
  • data (list) – List of examples, could be strings, tuples, dicts, spacy docs, whatever

  • perturb_fn (function) – Arguments: (example, *args, **kwargs) Returns: list of examples, or (examples, meta) if meta=True in **kwargs. Can also return None if perturbation does not apply, and it will be ignored.

  • keep_original (bool) – if True, include original example (from data) in output

  • nsamples (int) – number of examples in data to perturb

  • meta (bool) – if True, perturb_fn returns (examples, meta), and meta is added to ret.meta

Returns

will have .data and .meta (if meta=True in **kwargs)

Return type

MunchWithAdd

static punctuation(doc)

Perturbation function which adds / removes punctuations

Parameters

doc (spacy.tokens.Doc) – spacy doc

Returns

With punctuation removed and / or final stop added.

Return type

list(string)

static remove_negation(doc)

Removes negation from doc. This is experimental, may or may not work.

Parameters

doc (spacy.token.Doc) – input

Returns

With all negations removed

Return type

string

static strip_punctuation(doc)

Removes punctuation

Parameters

doc (spacy.tokens.Doc) – spacy doc

Returns

With punctuation stripped

Return type

string

data = {'city': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Philadelphia', 'Phoenix', 'San Antonio', 'San Diego', 'Dallas', 'San Jose', 'Austin', 'Indianapolis', 'Jacksonville', 'San Francisco', 'Columbus', 'Charlotte', 'Fort Worth', 'Detroit', 'El Paso', 'Memphis', 'Seattle', 'Denver', 'Washington', 'Boston', 'Nashville-Davidson', 'Baltimore', 'Oklahoma City', 'Louisville/Jefferson County', 'Portland', 'Las Vegas', 'Milwaukee', 'Albuquerque', 'Tucson', 'Fresno', 'Sacramento', 'Long Beach', 'Kansas City', 'Mesa', 'Virginia Beach', 'Atlanta', 'Colorado Springs', 'Omaha', 'Raleigh', 'Miami', 'Oakland', 'Minneapolis', 'Tulsa', 'Cleveland', 'Wichita', 'Arlington', 'New Orleans', 'Bakersfield', 'Tampa', 'Honolulu', 'Aurora', 'Anaheim', 'Santa Ana', 'St. Louis', 'Riverside', 'Corpus Christi', 'Lexington-Fayette', 'Pittsburgh', 'Anchorage', 'Stockton', 'Cincinnati', 'St. Paul', 'Toledo', 'Greensboro', 'Newark', 'Plano', 'Henderson', 'Lincoln', 'Buffalo', 'Jersey City', 'Chula Vista', 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'Shealyn', 'Shealynn', 'Sheana', 'Sheba', 'Sheena', 'Sheila', 'Shekinah', 'Shela', 'Shelbee', 'Shelbey', 'Shelbi', 'Shelbie', 'Shelby', 'Shelia', 'Shelita', 'Shelley', 'Shelli', 'Shellie', 'Shelly', 'Shelsea', 'Shemeka', 'Shemika', 'Shena', 'Sheneka', 'Shenell', 'Shenika', 'Sheniqua', 'Shenita', 'Shenna', 'Shequita', 'Shera', 'Sheree', 'Shereen', 'Shereka', 'Sherell', 'Sherelle', 'Sherese', 'Sheri', 'Sheria', 'Sherica', 'Sherice', 'Sheridan', 'Sherie', 'Sherika', 'Sherilyn', 'Sherina', 'Sherise', 'Sherita', 'Sherlin', 'Sherly', 'Sherlyn', 'Shermaine', 'Sheron', 'Sheronda', 'Sherrell', 'Sherri', 'Sherrie', 'Sherrill', 'Sherrita', 'Sherron', 'Sherry', 'Sheryl', 'Sheyanne', 'Sheyenne', 'Sheyla', 'Shiann', 'Shianna', 'Shianne', 'Shiela', 'Shifra', 'Shila', 'Shilah', 'Shilo', 'Shiloh', 'Shilpa', 'Shira', 'Shireen', 'Shirin', 'Shirlene', 'Shirley', 'Shivani', 'Shona', 'Shonda', 'Shondra', 'Shonna', 'Shonta', 'Shontae', 'Shontay', 'Shonte', 'Shontel', 'Shontell', 'Shoshana', 'Shoshanna', 'Shree', 'Shreeya', 'Shreya', 'Shriya', 'Shruti', 'Shunta', 'Shyan', 'Shyann', 'Shyanna', 'Shyanne', 'Shyenne', 'Shyla', 'Shylah', 'Shylee', 'Shylo', 'Shyloh', 'Shyra', 'Sia', 'Sian', 'Siana', 'Siani', 'Sianna', 'Siara', 'Siarra', 'Sicily', 'Sidnee', 'Sidney', 'Sidra', 'Siena', 'Sienna', 'Siera', 'Sierra', 'Sierrah', 'Signe', 'Sigrid', 'Siham', 'Silvana', 'Silver', 'Silvia', 'Sima', 'Simona', 'Simone', 'Simran', 'Sina', 'Sinai', 'Sindy', 'Sinead', 'Siobhan', 'Siomara', 'Sirena', 'Siri', 'Sivan', 'Siya', 'Skai', 'Skarlett', 'Sky', 'Skye', 'Skyelar', 'Skyla', 'Skylah', 'Skylan', 'Skylar', 'Skylee', 'Skyleigh', 'Skylie', 'Skylin', 'Skylyn', 'Skylynn', 'Skyy', 'Sloan', 'Sloane', 'Sneha', 'Snow', 'Socorro', 'Sofi', 'Sofia', 'Sofie', 'Sofiya', 'Soha', 'Sol', 'Solana', 'Solange', 'Soledad', 'Soleil', 'Somaya', 'Somer', 'Sommer', 'Sona', 'Sonal', 'Sonali', 'Sondra', 'Sonia', 'Sonja', 'Sonnie', 'Sonora', 'Sonya', 'Sophia', 'Sophie', 'Sophya', 'Sora', 'Soraya', 'Sparkle', 'Sparrow', 'Spirit', 'Spring', 'Sriya', 'Stacee', 'Stacey', 'Staci', 'Stacia', 'Stacie', 'Stacy', 'Star', 'Starla', 'Starlene', 'Starlet', 'Starlyn', 'Starr', 'Stasha', 'Stasia', 'Stefani', 'Stefania', 'Stefanie', 'Stefany', 'Steffani', 'Steffanie', 'Steffany', 'Stella', 'Stepanie', 'Stephaine', 'Stephane', 'Stephani', 'Stephania', 'Stephanie', 'Stephannie', 'Stephany', 'Stephenie', 'Stephine', 'Stevi', 'Stevie', 'Stori', 'Stormi', 'Stormie', 'Stormy', 'Story', 'Subrina', 'Sue', 'Sueann', 'Suhani', 'Sujey', 'Sulema', 'Sumaya', 'Sumayyah', 'Sumer', 'Summer', 'Sunday', 'Sundus', 'Sunita', 'Sunni', 'Sunnie', 'Sunny', 'Sunshine', 'Suraya', 'Suri', 'Sury', 'Susan', 'Susana', 'Susann', 'Susanna', 'Susannah', 'Susanne', 'Susie', 'Susy', 'Sutton', 'Suzan', 'Suzana', 'Suzann', 'Suzanna', 'Suzannah', 'Suzanne', 'Suzette', 'Suzie', 'Suzy', 'Svea', 'Svetlana', 'Swara', 'Swayze', 'Sybil', 'Sydne', 'Sydnee', 'Sydnei', 'Sydney', 'Sydni', 'Sydnie', 'Syeda', 'Sylvana', 'Sylvia', 'Sylvie', 'Symone', 'Symphony', 'Syniah', 'Synthia', 'Syreeta', 'Syrena', 'Syria', 'Syriah', 'Tabatha', 'Tabbatha', 'Tabbitha', 'Tabetha', 'Tabitha', 'Tacara', 'Taegan', 'Taelor', 'Taelyn', 'Taelynn', 'Tahira', 'Tahirah', 'Tahlia', 'Tahnee', 'Taia', 'Taija', 'Tailor', 'Tailyn', 'Tailynn', 'Taina', 'Taira', 'Taisha', 'Taiya', 'Taja', 'Tajah', 'Tajuana', 'Takara', 'Takayla', 'Takeisha', 'Takesha', 'Takeya', 'Takia', 'Takira', 'Takisha', 'Takiya', 'Takiyah', 'Takyra', 'Tala', 'Talaya', 'Talayah', 'Talea', 'Taleah', 'Taleen', 'Talena', 'Talesha', 'Tali', 'Talia', 'Taliah', 'Talicia', 'Talina', 'Talisa', 'Talisha', 'Talitha', 'Taliya', 'Taliyah', 'Tallulah', 'Talor', 'Talya', 'Talyn', 'Talynn', 'Tamala', 'Tamar', 'Tamara', 'Tamarah', 'Tamari', 'Tamaria', 'Tamarra', 'Tamatha', 'Tamaya', 'Tambra', 'Tameca', 'Tameeka', 'Tameika', 'Tameka', 'Tamekia', 'Tamela', 'Tamera', 'Tameria', 'Tamesha', 'Tameshia', 'Tami', 'Tamia', 'Tamiah', 'Tamica', 'Tamie', 'Tamieka', 'Tamika', 'Tamiko', 'Tamira', 'Tamisha', 'Tamiya', 'Tamiyah', 'Tammara', 'Tammi', 'Tammie', 'Tammy', 'Tamra', 'Tamya', 'Tamyra', 'Tana', 'Tanae', 'Tanasha', 'Tanasia', 'Tanaya', 'Tandra', 'Tandy', 'Tanea', 'Taneesha', 'Taneisha', 'Taneka', 'Tanesha', 'Taneshia', 'Tangela', 'Tangie', 'Tania', 'Taniah', 'Taniesha', 'Tanika', 'Taniqua', 'Tanisha', 'Tanishia', 'Tanita', 'Taniya', 'Taniyah', 'Tanja', 'Tanna', 'Tanvi', 'Tanya', 'Tanzania', 'Tapanga', 'Tara', 'Tarah', 'Taraji', 'Taralyn', 'Taren', 'Tari', 'Taria', 'Tariah', 'Tarin', 'Tarina', 'Tariyah', 'Tarra', 'Tarrah', 'Tarryn', 'Tarsha', 'Taryn', 'Tarynn', 'Tasha', 'Tashana', 'Tashara', 'Tashauna', 'Tashawna', 'Tashay', 'Tasheena', 'Tashi', 'Tashia', 'Tashika', 'Tashina', 'Tasia', 'Tasneem', 'Tasnim', 'Tatanisha', 'Tatem', 'Tatiana', 'Tatianna', 'Tatiyana', 'Tatum', 'Tatyana', 'Tatyanna', 'Taunya', 'Tausha', 'Tavia', 'Tawana', 'Tawanda', 'Tawanna', 'Tawna', 'Tawnee', 'Tawni', 'Tawnie', 'Tawny', 'Tawnya', 'Taya', 'Tayah', 'Tayana', 'Tayla', 'Taylah', 'Taylar', 'Taylee', 'Tayler', 'Taylin', 'Taylor', 'Taylore', 'Taylour', 'Taylyn', 'Taylynn', 'Tayna', 'Taysha', 'Taysia', 'Taytum', 'Tea', 'Teagan', 'Teagen', 'Teaghan', 'Teah', 'Teaira', 'Teairra', 'Teal', 'Teana', 'Teanna', 'Teara', 'Tearra', 'Teasha', 'Teasia', 'Teddi', 'Tedra', 'Teegan', 'Teela', 'Teena', 'Tegan', 'Tehila', 'Tehya', 'Teia', 'Teigan', 'Teisha', 'Teja', 'Tela', 'Telia', 'Telisa', 'Telisha', 'Temeka', 'Temika', 'Temperance', 'Tempest', 'Tempestt', 'Temple', 'Tena', 'Tenaya', 'Teneka', 'Tenesha', 'Teneshia', 'Tenia', 'Tenika', 'Tenille', 'Tenisha', 'Tenley', 'Tennessee', 'Tennille', 'Teona', 'Teonna', 'Tequila', 'Tequilla', 'Tera', 'Terah', 'Teresa', 'Terese', 'Teresita', 'Teressa', 'Tereza', 'Teri', 'Terica', 'Terika', 'Terin', 'Terina', 'Terra', 'Terrah', 'Terri', 'Terria', 'Terriana', 'Terrica', 'Terrie', 'Terrika', 'Terryn', 'Teryn', 'Tesa', 'Tesha', 'Tesia', 'Tesla', 'Tess', 'Tessa', 'Tessie', 'Teya', 'Teyana', 'Teyanna', 'Thais', 'Thalia', 'Thania', 'Thao', 'Thea', 'Theadora', 'Theia', 'Thelma', 'Theodora', 'Theresa', 'Therese', 'Thomasina', 'Thu', 'Thuy', 'Tia', 'Tiah', 'Tiana', 'Tiani', 'Tianna', 'Tiara', 'Tiare', 'Tiarra', 'Tiauna', 'Tiera', 'Tierney', 'Tierra', 'Tiesha', 'Tifani', 'Tifany', 'Tiffanee', 'Tiffaney', 'Tiffani', 'Tiffanie', 'Tiffany', 'Tiffeny', 'Tiffiany', 'Tiffiney', 'Tiffini', 'Tiffiny', 'Tiffney', 'Tijuana', 'Tillie', 'Tilly', 'Timara', 'Timber', 'Timberly', 'Timeka', 'Timia', 'Timika', 'Tina', 'Tinamarie', 'Tinesha', 'Tinika', 'Tinisha', 'Tinley', 'Tinsley', 'Tiona', 'Tionna', 'Tionne', 'Tiphanie', 'Tira', 'Tirzah', 'Tisa', 'Tisha', 'Titiana', 'Tiya', 'Tiyana', 'Tiyanna', 'Tkeyah', 'Tobi', 'Tobie', 'Toccara', 'Toi', 'Tomasa', 'Tomeka', 'Tomekia', 'Tomi', 'Tomica', 'Tomika', 'Tommi', 'Tonda', 'Tonette', 'Toni', 'Tonia', 'Toniann', 'Tonie', 'Tonika', 'Tonisha', 'Tonja', 'Tonya', 'Topanga', 'Tora', 'Tori', 'Toria', 'Toriana', 'Torie', 'Torri', 'Torrie', 'Tosha', 'Toshia', 'Tova', 'Tovah', 'Towanda', 'Toya', 'Tracee', 'Tracey', 'Traci', 'Tracie', 'Tracy', 'Tran', 'Trang', 'Treasa', 'Treasure', 'Treena', 'Trena', 'Trenity', 'Tresa', 'Tressa', 'Tressie', 'Treva', 'Triana', 'Tricia', 'Trina', 'Trinette', 'Trinidy', 'Trinitee', 'Triniti', 'Trinity', 'Trish', 'Trisha', 'Trishia', 'Trista', 'Tristyn', 'Trixie', 'Troi', 'Trudi', 'Trudy', 'Truly', 'Tuesday', 'Tunisia', 'Turquoise', 'Twana', 'Twanda', 'Twanna', 'Twila', 'Twyla', 'Tya', 'Tyana', 'Tyann', 'Tyanna', 'Tyara', 'Tyasia', 'Tyeisha', 'Tyesha', 'Tyeshia', 'Tyiesha', 'Tyisha', 'Tykeria', 'Tykia', 'Tyla', 'Tylah', 'Tyleah', 'Tylee', 'Tylia', 'Tylynn', 'Tyneisha', 'Tynesha', 'Tyneshia', 'Tynia', 'Tynisha', 'Tyonna', 'Tyra', 'Tyrah', 'Tyresha', 'Tyronda', 'Tysha', 'Tytiana', 'Tytianna', 'Tzipora', 'Tziporah', 'Tzivia', 'Uma', 'Una', 'Unique', 'Unity', 'Ursula', 'Vada', 'Vaida', 'Vaishnavi', 'Valarie', 'Valencia', 'Valentina', 'Valeri', 'Valeria', 'Valerie', 'Valery', 'Valeska', 'Vallerie', 'Valorie', 'Vanesa', 'Vanessa', 'Vania', 'Vanita', 'Vanity', 'Vanna', 'Vannesa', 'Vannessa', 'Vanya', 'Varsha', 'Vashti', 'Vasiliki', 'Vayda', 'Veda', 'Veena', 'Vega', 'Velia', 'Velma', 'Velvet', 'Venecia', 'Venessa', 'Venice', 'Venita', 'Venus', 'Vera', 'Verena', 'Verenice', 'Verity', 'Verna', 'Vernice', 'Vernita', 'Verona', 'Veronica', 'Veronika', 'Veronique', 'Vi', 'Viana', 'Vianca', 'Vianey', 'Vianna', 'Vianney', 'Vickey', 'Vicki', 'Vickie', 'Vicky', 'Victoria', 'Victory', 'Victorya', 'Vida', 'Vienna', 'Vikki', 'Viktoria', 'Vilma', 'Vina', 'Vincenza', 'Viola', 'Violet', 'Violeta', 'Violetta', 'Violette', 'Virginia', 'Viridiana', 'Vita', 'Vittoria', 'Vivian', 'Viviana', 'Viviane', 'Vivianna', 'Vivianne', 'Vivica', 'Vivien', 'Vivienne', 'Vonda', 'Vonetta', 'Vy', 'Wanda', 'Waverly', 'Wednesday', 'Wendi', 'Wendie', 'Wendy', 'Whisper', 'Whitlee', 'Whitley', 'Whitnee', 'Whitney', 'Whittney', 'Wilhelmina', 'Willa', 'Willow', 'Wilma', 'Windy', 'Winifred', 'Winnie', 'Winona', 'Winter', 'Wisdom', 'Wren', 'Wynne', 'Wynter', 'Xandria', 'Xaria', 'Xavia', 'Xaviera', 'Xena', 'Xenia', 'Xia', 'Ximena', 'Xiomara', 'Xitlali', 'Xitlaly', 'Xochil', 'Xochilt', 'Xochitl', 'Xyla', 'Yadhira', 'Yadira', 'Yahaira', 'Yailin', 'Yaire', 'Yajaira', 'Yakelin', 'Yakira', 'Yalitza', 'Yalonda', 'Yamila', 'Yamile', 'Yamilet', 'Yamileth', 'Yamilette', 'Yamilex', 'Yana', 'Yaneli', 'Yanelis', 'Yanelly', 'Yanely', 'Yanet', 'Yaneth', 'Yanira', 'Yanitza', 'Yaquelin', 'Yara', 'Yarel', 'Yareli', 'Yarelis', 'Yarely', 'Yaretzi', 'Yaretzy', 'Yaritza', 'Yashica', 'Yashika', 'Yasmeen', 'Yasmin', 'Yasmina', 'Yasmine', 'Yatziri', 'Yazmin', 'Yazmine', 'Yecenia', 'Yehudis', 'Yeimi', 'Yelena', 'Yelitza', 'Yen', 'Yenifer', 'Yer', 'Yesenia', 'Yesica', 'Yessenia', 'Yessica', 'Yides', 'Yisel', 'Yitty', 'Yoana', 'Yoanna', 'Yocelin', 'Yocelyn', 'Yocheved', 'Yohana', 'Yohanna', 'Yolanda', 'Yolonda', 'Yoselin', 'Yoseline', 'Yoselyn', 'Ysabel', 'Ysabella', 'Yuki', 'Yulanda', 'Yuliana', 'Yulianna', 'Yulisa', 'Yulissa', 'Yuliza', 'Yulonda', 'Yumi', 'Yuna', 'Yuri', 'Yuridia', 'Yuritzi', 'Yusra', 'Yvette', 'Yvonne', 'Zaara', 'Zabrina', 'Zada', 'Zadie', 'Zahara', 'Zahava', 'Zahira', 'Zahra', 'Zahraa', 'Zahria', 'Zaida', 'Zailey', 'Zaina', 'Zainab', 'Zaira', 'Zakia', 'Zakiah', 'Zakiya', 'Zakiyah', 'Zakiyyah', 'Zaliyah', 'Zamaria', 'Zamira', 'Zamiya', 'Zamiyah', 'Zamora', 'Zamya', 'Zana', 'Zanaya', 'Zandra', 'Zandria', 'Zaneta', 'Zania', 'Zaniah', 'Zaniya', 'Zaniyah', 'Zanya', 'Zara', 'Zarah', 'Zari', 'Zaria', 'Zariah', 'Zarina', 'Zariya', 'Zariyah', 'Zarria', 'Zaryah', 'Zaya', 'Zayda', 'Zayla', 'Zaylee', 'Zaylie', 'Zayna', 'Zaynab', 'Zaynah', 'Zayra', 'Zehra', 'Zeina', 'Zeinab', 'Zelda', 'Zella', 'Zena', 'Zenaida', 'Zendaya', 'Zenia', 'Zenobia', 'Zeynep', 'Zhane', 'Zharia', 'Zia', 'Ziah', 'Zina', 'Zinnia', 'Zionna', 'Zipporah', 'Zissy', 'Zita', 'Zitlaly', 'Ziva', 'Ziya', 'Ziyah', 'Zoe', 'Zoee', 'Zoei', 'Zoey', 'Zofia', 'Zoha', 'Zoi', 'Zoie', 'Zoila', 'Zola', 'Zooey', 'Zora', 'Zoraida', 'Zowie', 'Zoya', 'Zuleika', 'Zuleima', 'Zulema', 'Zuleyka', 'Zuleyma', 'Zully', 'Zulma', 'Zuri', 'Zury', 'Zuzanna', 'Zya', 'Zyana', 'Zyanna', 'Zyasia', 'Zykeria', 'Zyla', 'Zylah', 'Zyra'}}}
checklist.perturb.load_data()
checklist.perturb.process_ret(ret, ret_m=None, meta=False, n=10)

checklist.pred_wrapper module

class checklist.pred_wrapper.PredictorWrapper

Bases: object

static wrap_predict(predict_fn)

Wraps prediction functions to output predictions and a confidence score of 1

Parameters

predict_fn (function) – Outputs a list of predictions given inputs (strings, integers, whatever)

Returns

wrapped prediction function, returns (preds, confs) such that confs is list of float(1)

Return type

function

static wrap_softmax(softmax_fn)

Wraps softmax such that it outputs predictions and confidences

Parameters

softmax_fn (fn) – Takes lists of inputs, outputs softmax probabilities (2d np.array)

Returns

wrapped prediction function, returns (preds, confs) instead of softmax

Return type

function

checklist.test_suite module

class checklist.test_suite.TestSuite(format_example_fn=None, print_fn=None)

Bases: object

add(test, name=None, capability=None, description=None, format_example_fn=None, print_fn=None, overwrite=False)

Adds a test to suite

Parameters
  • test (AbstractTest) – test

  • name (string) – test name. If test has test.name, this is optional.

  • capability (string) – test capability. If test has test.capability, this is optional.

  • description (string) – test description. If test has test.capability, this is optional.

  • format_example_fn (function) – If not None, use this to print a failed example within a test case Arguments: (x, pred, conf, label=None, meta=None)

  • print_fn (function) – If not None, use this to print a failed test case. Arguments: (xs, preds, confs, expect_results, labels=None, meta=None)

  • overwrite (bool) – If False, will raise exception if test with same name is already in suite.

create_raw_example_list(file_format, format_fn, n, seed)
static from_file(path)

Loads suite from file

Parameters

path (string) – pickled (dill) file

Returns

the suite

Return type

TestSuite

get_raw_example_list(file_format=None, format_fn=None)
get_raw_examples(file_format=None, format_fn=None, n=None, seed=None, new_sample=True)
remove(name)

Removes test from suite

Parameters

name (string) – test name

run(predict_and_confidence_fn, verbose=True, **kwargs)

Runs all tests in the suite See run in abstract_test.py .

Parameters
  • predict_and_confidence_fn (function) – Takes as input a list of examples Outputs a tuple (predictions, confidences)

  • overwrite (bool) – If False, raise exception if results already exist

  • verbose (bool) – If True, print extra information

  • n (int) – If not None, number of samples to draw

  • seed (int) – Seed to use if n is not None

run_from_file(path, file_format=None, format_fn=None, ignore_header=False, overwrite=False)

Update test.results (run tests) for every test, from a prediction file

Parameters
  • path (string) – prediction file path

  • file_format (string) – None, or one of ‘pred_only’, ‘softmax’, binary_conf’, ‘pred_and_conf’, ‘pred_and_softmax’, ‘squad’, pred_only: each line has a prediction softmax: each line has prediction probabilities separated by spaces binary_conf: each line has the prediction probability of class 1 (binary) pred_and_conf: each line has a prediction and a confidence value, separated by a space pred_and_softmax: each line has a prediction and all softmax probabilities, separated by a space squad: TODO

  • format_fn (function) – If not None, function that reads a line in the input file and outputs a tuple of (prediction, confidence)

  • ignore_header (bool) – If True, skip first line in the file

  • overwrite (bool) – If False, raise exception if results already exist

run_from_preds_confs(preds, confs, overwrite)
save(path)

Serializes the suite and saves it to a file

Parameters

path (string) – output file path

summary(types=None, capabilities=None, **kwargs)

Print stats and example failures for each test. See summary in abstract_test.py

Parameters
  • types (list(string)) – If not None, will only show tests of these test types. Options are MFT, INV, and DIR

  • capabilities (list(string)) – If not None, will only show tests with these capabilities.

  • **kwargs (type) – Will be passed as arguments to each test.summary()

to_dict(example_to_dict_fn=None, n=None, seed=None, new_sample=False)
to_raw_file(path, file_format=None, format_fn=None, header=None, n=None, seed=None, new_sample=True)

Flatten all tests into individual examples and print them to file. Indices of example to test case will be stored in each test. If n is not None, test.run_idxs will store the test case indexes. The line ranges for each test will be saved in self.test_ranges.

Parameters
  • path (string) – File path

  • file_format (string, must be one of ‘jsonl’, ‘squad’, ‘qqp_test’, or None) – None just calls str(x) for each example in self.data squad assumes x has x[‘question’] and x[‘passage’], or that format_fn does this

  • format_fn (function or None) – If not None, call this function to format each example in self.data

  • header (string) – If not None, first line of file

  • n (int) – If not None, number of samples to draw

  • seed (int) – Seed to use if n is not None

  • new_sample (bool) – If False, will rely on a previous sample and ignore the ‘n’ and ‘seed’ parameters

visual_summary_by_test(testname)

Displays visual summary for a single test.

Parameters

testname (string) – name of the test

Returns

summary

Return type

test.visual_summary

visual_summary_table(types=None, capabilities=None)

Displays a matrix visualization of the test suite

Parameters
  • types (list(string)) – If not None, will only show tests of these test types. Options are MFT, INV, and DIR

  • capabilities (list(string)) – If not None, will only show tests with these capabilities.

Returns

jupyter visualization

Return type

SuiteSummarizer

checklist.test_types module

class checklist.test_types.DIR(data, expect, meta=None, agg_fn='all_except_first', templates=None, name=None, labels=None, capability=None, description=None)

Bases: checklist.abstract_test.AbstractTest

Directional Expectation Test

Parameters
  • data (list) – List or list(lists) of whatever the model takes as input. Strings, tuples, etc.

  • expect (function) – Expectation function, takes an AbstractTest (self) as parameter see expect.py for details.

  • meta (list) – metadata for examples, must be the same length as data

  • agg_fn (function, or string in [‘all’, ‘all_except_first’]) – Aggregation function for expect function, if each element in data is a list. Takes as input a numpy array, outputs a boolean.

  • templates (list(tuple)) – Parameters used to generate the data. Use ret.templates from editor.template

  • name (str) – test name

  • labels (single value (int, str, etc) or list) – If list, must be the same length as data

  • capability (str) – test capability

  • description (str) – test description

class checklist.test_types.INV(data, expect=None, threshold=0.1, meta=None, agg_fn='all_except_first', templates=None, name=None, capability=None, description=None, labels=None)

Bases: checklist.abstract_test.AbstractTest

Invariance Test

Parameters
  • data (list) – List or list(lists) of whatever the model takes as input. Strings, tuples, etc.

  • expect (function) – Expectation function, takes an AbstractTest (self) as parameter see expect.py for details. If None, will be Invariance with threshold

  • threshold (float) – Prediction probability threshold for invariance. Will consider pairs invariant even if prediction is the same when difference in probability is smaller than threshold.

  • meta (list) – metadata for examples, must be the same length as data

  • agg_fn (function, or string in [‘all’, ‘all_except_first’]) – Aggregation function for expect function, if each element in data is a list. Takes as input a numpy array, outputs a boolean.

  • templates (list(tuple)) – Parameters used to generate the data. Use ret.templates from editor.template

  • name (str) – test name

  • capability (str) – test capability

  • description (str) – test description

  • labels (single value (int, str, etc) or list) – If list, must be the same length as data

class checklist.test_types.MFT(data, expect=None, labels=None, meta=None, agg_fn='all', templates=None, name=None, capability=None, description=None)

Bases: checklist.abstract_test.AbstractTest

Minimum Functionality Test

Parameters
  • data (list) – List or list(lists) of whatever the model takes as input. Strings, tuples, etc.

  • expect (function) – Expectation function, takes an AbstractTest (self) as parameter see expect.py for details

  • labels (single value (int, str, etc) or list) – If list, must be the same length as data

  • meta (list) – metadata for examples, must be the same length as data

  • agg_fn (function, or string in [‘all’, ‘all_except_first’]) – Aggregation function for expect function, if each element in data is a list. Takes as input a numpy array, outputs a boolean.

  • templates (list(tuple)) – Parameters used to generate the data. Use ret.templates from editor.template

  • name (str) – test name

  • capability (str) – test capability

  • description (str) – test description

checklist.text_generation module

class checklist.text_generation.TextGenerator(url=None, model_name='roberta-base', prefix_sentence='', allow_word_pieces=False, **kwargs)

Bases: object

antonym(text, word, threshold=5, synonym=False)
antonyms(texts, word, threshold=5, pos=None, **kwargs)
fill_in_between(pieces, beam_size=10, candidates=None)
filter_options(texts, word, options, threshold=5)
more_general(texts, word, threshold=5, pos=None, **kwargs)
more_specific(texts, word, threshold=5, depth=3, pos=None, **kwargs)
related_words(texts, words, threshold=5, depth=3, pos=None, **kwargs)
replace_word(text, word, threshold=5, beam_size=100, candidates=None)
synonyms(texts, word, threshold=5, pos=None, **kwargs)
try_all_antonyms(text, threshold=5, synonym=False)
unmask(text_with_mask, beam_size=10, candidates=None)
unmask_multiple(texts, beam_size=500, candidates=None, metric='avg', **kwargs)
checklist.text_generation.all_possible_antonyms(word, pos=None)
checklist.text_generation.all_possible_hypernyms(word, pos=None, depth=None)
checklist.text_generation.all_possible_hyponyms(word, pos=None, depth=None)
checklist.text_generation.all_possible_synonyms(word, pos=None)
checklist.text_generation.all_synsets(word, pos=None)
checklist.text_generation.clean_senses(synsets)

Module contents