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.

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),
})
@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

anli/r2

  • Config Beschreibung: Runde

  • Dataset Größe: 22.39 MiB

  • Splits:

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

anli/r3

  • Config Beschreibung: Runde

  • Dataset Größe: 47.03 MiB

  • Splits:

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