알리

  • 설명 :

ANLI(Adversarial NLI)는 반복적이고 적대적인 인간 및 모델 인 더 루프(model-in-the-loop) 절차를 통해 수집된 대규모 NLI 벤치마크 데이터 세트입니다.

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),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 디타입 설명
기능사전
문맥 텍스트 tf.string
가설 텍스트 tf.string
상표 클래스 레이블 tf.int64
아이디 텍스트 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(기본 구성)

  • 구성 설명 : 1라운드

  • 데이터 세트 크기 : 9.04 MiB

  • 분할 :

나뉘다
'test' 1,000
'train' 16,946
'validation' 1,000

알리/r2

  • 구성 설명 : 2차

  • 데이터 세트 크기 : 22.39 MiB

  • 분할 :

나뉘다
'test' 1,000
'train' 45,460
'validation' 1,000

알리/r3

  • 구성 설명 : 3라운드

  • 데이터 세트 크기 : 47.03 MiB

  • 분할 :

나뉘다
'test' 1,200
'train' 100,459
'validation' 1,200