nli_tr

Người giới thiệu:

• Mã số
• ôm mặt

snli_tr

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:nli_tr/snli_tr')

• Sự miêu tả :

The Natural Language Inference in Turkish (NLI-TR) is a set of two large scale datasets that were obtained by translating the foundational NLI corpora (SNLI and MNLI) using Amazon Translate.

• Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
• Phiên bản : 1.0.0
• Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
'test'	10000
'train'	550152
'validation'	10000

• Đặc trưng :

{
    "idx": {
        "dtype": "int32",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "premise": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "hypothesis": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "label": {
        "num_classes": 3,
        "names": [
            "entailment",
            "neutral",
            "contradiction"
        ],
        "names_file": null,
        "id": null,
        "_type": "ClassLabel"
    }
}

multinli_tr

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:nli_tr/multinli_tr')

• Sự miêu tả :

The Natural Language Inference in Turkish (NLI-TR) is a set of two large scale datasets that were obtained by translating the foundational NLI corpora (SNLI and MNLI) using Amazon Translate.

• Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
• Phiên bản : 1.0.0
• Chia tách :

Tách ra	Ví dụ
'train'	392702
'validation_matched'	10000
'validation_mismatched'	10000

• Đặc trưng :

{
    "idx": {
        "dtype": "int32",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "premise": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "hypothesis": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "label": {
        "num_classes": 3,
        "names": [
            "entailment",
            "neutral",
            "contradiction"
        ],
        "names_file": null,
        "id": null,
        "_type": "ClassLabel"
    }
}