anli

  • Descriptif :

Adversarial NLI (ANLI) est un ensemble de données de référence NLI à grande échelle, collecté via une procédure itérative et contradictoire homme-et-modèle-dans-la-boucle.

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),
})
  • Documentation des fonctionnalités :
Caractéristique Classer Forme Dtype La description
FonctionnalitésDict
le contexte Texte tf.string
hypothèse Texte tf.string
étiquette Étiquette de classe tf.int64
uid Texte 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 (configuration par défaut)

  • Description de la configuration : premier tour

  • Taille du jeu de données : 9.04 MiB

  • Fractionnements :

Diviser Exemples
'test' 1 000
'train' 16 946
'validation' 1 000

anli/r2

  • Description de la configuration : Deuxième tour

  • Taille du jeu de données : 22.39 MiB

  • Fractionnements :

Diviser Exemples
'test' 1 000
'train' 45 460
'validation' 1 000

anli/r3

  • Description de la configuration : Round Three

  • Taille du jeu de données : 47.03 MiB

  • Fractionnements :

Diviser Exemples
'test' 1 200
'train' 100 459
'validation' 1 200