doc_nli

• Описание :

DocNLI — это крупномасштабный набор данных для вывода естественного языка на уровне документа (NLI). DocNLI преобразован из широкого круга проблем НЛП и охватывает несколько жанров текста. Посылки всегда остаются в пределах детализации документа, тогда как длина гипотез варьируется от отдельных предложений до отрывков из сотен слов. В отличие от некоторых существующих наборов данных NLI на уровне предложений, DocNLI имеет довольно ограниченные артефакты.

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом

• Домашняя страница : https://github.com/salesforce/DocNLI/

• Исходный код : tfds.text.docnli.DocNLI

• Версии :

  • 1.0.0 (по умолчанию): Первоначальный выпуск.

• Размер загрузки : 313.89 MiB

• Размер набора данных : 3.07 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

Расколоть	Примеры
'test'	267 086
'train'	942 314
'validation'	234 258

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'hypothesis': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'premise': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Документация по функциям :

Особенность	Учебный класс	Форма	Dтип	Описание
	ОсобенностиDict
гипотеза	Текст		нить
этикетка	Метка класса		int64
помещение	Текст		нить

• Ключи под наблюдением (см . документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@inproceedings{yin-etal-2021-docnli,
    title={DocNLI: A Large-scale Dataset for Document-level Natural Language Inference},
    author={Wenpeng Yin and Dragomir Radev and Caiming Xiong},
    booktitle = "Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL-IJCNLP 2021",
    month = aug,
    year = "2021",
    address = "Bangkok, Thailand",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
}