doc_nli

• 설명 :

DocNLI는 문서 수준 자연어 추론(NLI)을 위한 대규모 데이터 세트입니다. DocNLI는 광범위한 NLP 문제에서 변형되었으며 여러 장르의 텍스트를 다룹니다. 전제는 항상 문서 입도에 머무르는 반면 가설은 단일 문장에서 수백 단어가 포함된 구절에 이르기까지 길이가 다양합니다. 기존의 일부 문장 수준 NLI 데이터 세트와 달리 DocNLI에는 상당히 제한된 아티팩트가 있습니다.

• 추가 문서 : north_east 코드가 있는 논문에서 탐색

• 홈페이지 : https://github.com/salesforce/DocNLI/

• 소스 코드 : tfds.text.docnli.DocNLI

• 버전 :

  • 1.0.0 (기본값): 최초 릴리스.

• 다운로드 크기 : 313.89 MiB

• 데이터세트 크기 : 3.07 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'hypothesis': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'premise': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 기능 문서 :

• 감독된 키 ( as_supervised 문서 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@inproceedings{yin-etal-2021-docnli,
    title={DocNLI: A Large-scale Dataset for Document-level Natural Language Inference},
    author={Wenpeng Yin and Dragomir Radev and Caiming Xiong},
    booktitle = "Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL-IJCNLP 2021",
    month = aug,
    year = "2021",
    address = "Bangkok, Thailand",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
}