Pomoc chronić Wielkiej Rafy Koralowej z TensorFlow na Kaggle Dołącz Wyzwanie

esnli

  • opis:

Zbiór danych e-SNLI rozszerza zbiór danych wnioskowania o języku naturalnym Stanforda o objaśnienia relacji implikacji w języku naturalnym z adnotacjami ludzkimi.

Podział Przykłady
'test' 9824
'train' 549 367
'validation' 9842
  • Cechy:
FeaturesDict({
    'explanation_1': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'explanation_2': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'explanation_3': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'hypothesis': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=3),
    'premise': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • cytat:
@incollection{NIPS2018_8163,
title = {e-SNLI: Natural Language Inference with Natural Language Explanations},
author = {Camburu, Oana-Maria and Rockt"{a}schel, Tim and Lukasiewicz, Thomas and Blunsom, Phil},
booktitle = {Advances in Neural Information Processing Systems 31},
editor = {S. Bengio and H. Wallach and H. Larochelle and K. Grauman and N. Cesa-Bianchi and R. Garnett},
pages = {9539--9549},
year = {2018},
publisher = {Curran Associates, Inc.},
url = {http://papers.nips.cc/paper/8163-e-snli-natural-language-inference-with-natural-language-explanations.pdf}
}