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xnli

  • विवरण:

XNLI MNLI के कुछ हज़ार उदाहरणों का एक सबसेट है जिसका 14 अलग-अलग भाषाओं (कुछ कम-ईश संसाधन) में अनुवाद किया गया है। एमएनएलआई के साथ, लक्ष्य शाब्दिक प्रवेश की भविष्यवाणी करना है (वाक्य ए अर्थ/विरोधाभासी/न तो वाक्य बी) और एक वर्गीकरण कार्य है (दो वाक्य दिए गए हैं, तीन लेबलों में से एक की भविष्यवाणी करें)।

  • होमपेज: https://www.nyu.edu/projects/bowman/xnli/

  • स्रोत कोड: tfds.text.Xnli

  • संस्करण:

    • 1.1.0 (डिफ़ॉल्ट): नहीं रिलीज नोट्स।
  • डाउनलोड का आकार: 17.04 MiB

  • डेटासेट का आकार: 29.62 MiB

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): हाँ

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' ५,०१०
'validation' 2,490
  • विशेषताएं:
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),
    }),
})
  • प्रशस्ति पत्र:
@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",
}