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

snli

  • Описание:

Корпус SNLI (версия 1.0) представляет собой набор из 570 тысяч написанных человеком пар английских предложений, вручную помеченных для сбалансированной классификации с помощью меток «следствие», «противоречие» и «нейтральный», что поддерживает задачу логического вывода на естественном языке (NLI), также известного как распознавание текстового следования. (RTE).

Расколоть Примеры
'test' 10 000
'train' 550 152
'validation' 10 000
  • Особенности:
FeaturesDict({
    'hypothesis': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=3),
    'premise': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • Образец цитирования:
@inproceedings{snli:emnlp2015,
    Author = {Bowman, Samuel R. and Angeli, Gabor and Potts, Christopher, and Manning, Christopher D.},
    Booktitle = {Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)},
    Publisher = {Association for Computational Linguistics},
    Title = {A large annotated corpus for learning natural language inference},
    Year = {2015}
}