- توضیحات :
XNLI زیرمجموعه ای از چند هزار مثال از MNLI است که به 14 زبان مختلف ترجمه شده است (برخی از منابع کم سابقه). همانند MNLI ، هدف پیش بینی دلالت متنی است (آیا جمله A دلالت دارد / متناقض است / هیچ یک از جمله های B نیست) و یک کار طبقه بندی است (با توجه به دو جمله ، یکی از سه برچسب را پیش بینی کنید).
صفحه اصلی : https://www.nyu.edu/projects/bowman/xnli/
کد منبع :
tfds.text.Xnli
نسخه ها :
-
1.1.0
(پیش فرض): بدون یادداشت انتشار.
-
حجم بارگیری :
17.04 MiB
اندازه مجموعه داده :
29.62 MiB
ذخیره خودکار ( مستندات ): بله
تقسیم :
شکاف | مثال ها |
---|---|
'test' | 5،010 |
'validation' | 2،490 |
- ویژگی ها :
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),
}),
})
کلیدهای تحت نظارت (به
as_supervised
سند نظارت شده مراجعه کنید):None
نقل قول :
@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",
}
شکل ( tfds.show_examples ): پشتیبانی نمی شود.
مثالها ( tfds.as_dataframe ):