- Descripción:
XNLI es un subconjunto de unos pocos miles de ejemplos de MNLI que se ha traducido a 14 idiomas diferentes (algún recurso de bajo nivel). Al igual que con MNLI, el objetivo es predecir la implicación textual (la oración A implica / contradice / ninguna oración B) y es una tarea de clasificación (dadas dos oraciones, predice una de tres etiquetas).
El código fuente:
tfds.text.Xnli
versiones:
-
1.1.0
(por defecto): No hay notas de la versión.
-
Tamaño del paquete:
17.04 MiB
Conjunto de datos de tamaño:
29.62 MiB
Auto-caché ( documentación ): Sí
Fraccionamientos:
Separar | Ejemplos de |
---|---|
'test' | 5,010 |
'validation' | 2,490 |
- características:
FeaturesDict({
'hypothesis': TranslationVariableLanguages({
'language': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'translation': Text(shape=(), dtype=tf.string),
}),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=3),
'premise': Translation({
'ar': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'bg': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'de': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'el': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'en': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'es': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'fr': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'hi': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'ru': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'sw': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'th': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'tr': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'ur': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'vi': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'zh': Text(shape=(), dtype=tf.string),
}),
})
Claves supervisadas (Ver
as_supervised
doc ):None
Figura ( tfds.show_examples ): No soportado.
Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Cita:
@InProceedings{conneau2018xnli,
author = "Conneau, Alexis
and Rinott, Ruty
and Lample, Guillaume
and Williams, Adina
and Bowman, Samuel R.
and Schwenk, Holger
and Stoyanov, Veselin",
title = "XNLI: Evaluating Cross-lingual Sentence Representations",
booktitle = "Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods
in Natural Language Processing",
year = "2018",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
location = "Brussels, Belgium",
}