anli

• Descrição :

O Adversarial NLI (ANLI) é um conjunto de dados de benchmark NLI em grande escala, coletados por meio de um procedimento iterativo de adversário humano e modelo em loop.

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code

• Página inicial : https://github.com/facebookresearch/anli

• Código -fonte: tfds.datasets.anli.Builder

• Versões :

  • 0.1.0 (padrão): sem notas de versão.

• Tamanho do download : 17.76 MiB

• Cache automático ( documentação ): Sim

• Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'hypothesis': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'uid': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Documentação do recurso:

Característica	Classe	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
contexto	Texto		corda
hipótese	Texto		corda
etiqueta	ClassLabel		int64
uid	Texto		corda

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): Não compatível.

• Citação :

@inproceedings{Nie2019AdversarialNA,
    title = "Adversarial NLI: A New Benchmark for Natural Language Understanding",
    author = "Nie, Yixin and
      Williams, Adina and
      Dinan, Emily  and
      Bansal, Mohit and
      Weston, Jason and
      Kiela, Douwe",
      year="2019",
    url ="https://arxiv.org/abs/1910.14599"
}

anli/r1 (configuração padrão)

• Descrição da configuração : Round One

• Tamanho do conjunto de dados : 9.04 MiB

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'test'	1.000
'train'	16.946
'validation'	1.000

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

anli/r2

• Descrição da configuração : segunda rodada

• Tamanho do conjunto de dados : 22.39 MiB

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'test'	1.000
'train'	45.460
'validation'	1.000

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

anli/r3

• Descrição da configuração : Terceira rodada

• Tamanho do conjunto de dados : 47.03 MiB

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'test'	1.200
'train'	100.459
'validation'	1.200

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):