Google I/O — это обертка! Наверстать упущенное в сеансах TensorFlow Просмотреть сеансы

Анли

  • Описание:

Adversarial NLI (ANLI) - это крупномасштабный эталонный набор данных NLI, собранный с помощью итеративной, состязательной процедуры «человек и модель в цикле».

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 (конфигурация по умолчанию)

  • Описание конфигурации: Первый раунд

  • Dataset Размер: 9.04 MiB

  • расколы:

Расколоть Примеры
'test' 1,000
'train' 16 946
'validation' 1,000

anli / r2

  • Описание Config: Round Two

  • Dataset Размер: 22.39 MiB

  • расколы:

Расколоть Примеры
'test' 1,000
'train' 45 460
'validation' 1,000

anli / r3

  • Описание Config: Третий раунд

  • Dataset Размер: 47.03 MiB

  • расколы:

Расколоть Примеры
'test' 1,200
'train' 100 459
'validation' 1,200