anli

• Beschreibung:

Adversarial NLI (ANLI) ist ein umfangreicher NLI-Benchmark-Datensatz, der über ein iteratives, kontradiktorisches Human-and-Model-in-the-Loop-Verfahren gesammelt wird.

• Homepage: https://github.com/facebookresearch/anli

• Quellcode: tfds.text.Anli

• Versionen:

  • 0.1.0 (Standard): Kein Release Notes.

• Downloadgröße: 17.76 MiB

• Auto-cached ( Dokumentation ): Ja

• Eigenschaften:

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

• Betreute Tasten (Siehe as_supervised doc ): None

• Figur ( tfds.show_examples ): nicht unterstützt.

• Zitat:

@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 (Standardkonfiguration)

• Config Beschreibung: Runde

• Dataset Größe: 9.04 MiB

• Splits:

Teilt	Beispiele
'test'	1.000
'train'	16.946
'validation'	1.000

• Beispiele ( tfds.as_dataframe ):

anli/r2

• Config Beschreibung: Runde

• Dataset Größe: 22.39 MiB

• Splits:

Teilt	Beispiele
'test'	1.000
'train'	45.460
'validation'	1.000

• Beispiele ( tfds.as_dataframe ):

anli/r3

• Config Beschreibung: Runde

• Dataset Größe: 47.03 MiB

• Splits:

Teilt	Beispiele
'test'	1.200
'train'	100.459
'validation'	1.200

• Beispiele ( tfds.as_dataframe ):