ช่วยปกป้อง Great Barrier Reef กับ TensorFlow บน Kaggle เข้าร่วมท้าทาย

multi_nli

  • รายละเอียด:

คลังข้อมูล Multi-Genre Natural Language Inference (MultiNLI) เป็นคอลเลกชันที่รวบรวมจากกลุ่มประโยค 433k ที่มีคำอธิบายประกอบพร้อมข้อมูลเนื้อหาที่เป็นข้อความ คลังข้อมูลเป็นแบบอย่างในคลังข้อมูล SNLI แต่แตกต่างกันตรงที่ครอบคลุมประเภทของข้อความที่พูดและเขียน และสนับสนุนการประเมินลักษณะทั่วไปแบบข้ามประเภทที่โดดเด่น คลังข้อมูลทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับงานที่ใช้ร่วมกันของการประชุมเชิงปฏิบัติการ RepEval 2017 ที่ EMNLP ในโคเปนเฮเกน

แยก ตัวอย่าง
'train' 392,702
'validation_matched' 9,815
'validation_mismatched' 9,832
  • คุณสมบัติ:
FeaturesDict({
    'hypothesis': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=3),
    'premise': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • อ้างอิง:
@InProceedings{N18-1101,
  author = "Williams, Adina
            and Nangia, Nikita
            and Bowman, Samuel",
  title = "A Broad-Coverage Challenge Corpus for
           Sentence Understanding through Inference",
  booktitle = "Proceedings of the 2018 Conference of
               the North American Chapter of the
               Association for Computational Linguistics:
               Human Language Technologies, Volume 1 (Long
               Papers)",
  year = "2018",
  publisher = "Association for Computational Linguistics",
  pages = "1112--1122",
  location = "New Orleans, Louisiana",
  url = "http://aclweb.org/anthology/N18-1101"
}