Pomoc chronić Wielkiej Rafy Koralowej z TensorFlow na Kaggle Dołącz Wyzwanie

snli

  • opis:

Korpus SNLI (wersja 1.0) to zbiór 570 tys. par zdań napisanych przez człowieka w języku angielskim, oznaczonych ręcznie etykietami w celu zrównoważonej klasyfikacji z implikacjami, sprzecznościami i neutralnością, wspierając zadanie wnioskowania w języku naturalnym (NLI), znane również jako rozpoznawanie konsekwencji tekstowych (RTE).

Podział Przykłady
'test' 10 000
'train' 550,152
'validation' 10 000
  • Cechy:
FeaturesDict({
    'hypothesis': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=3),
    'premise': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • cytat:
@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}
}