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

add_lexicon_from_csv(name, path, overwrite=False, append=False, remove_duplicates=False)¶

Add tag to lexicon from csv file

Parameters

name (str) – Tag name.
path (str) – Path to csv file
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_related(words, pos=None, depth=1)¶

checklist.text_generation.all_possible_synonyms(word, pos=None)¶

checklist.text_generation.all_synsets(word, pos=None)¶

checklist.text_generation.clean_senses(synsets)¶

checklist package¶

Submodules¶

checklist.abstract_test module¶

checklist.editor module¶

checklist.expect module¶

checklist.perturb module¶

checklist.pred_wrapper module¶

checklist.test_suite module¶

checklist.test_types module¶

checklist.text_generation module¶

Module contents¶