- Описание :
XNLI — это подмножество нескольких тысяч примеров из MNLI, которые были переведены на 14 различных языков (какой-то низкоуровневый ресурс). Как и в случае MNLI, цель состоит в том, чтобы предсказать текстовое следствие (подразумевает ли предложение A/противоречащее/ни одно из предложений B) и является задачей классификации (данные два предложения предсказывают одну из трех меток).
Дополнительная документация : изучить документы с кодом
Домашняя страница : https://www.nyu.edu/projects/bowman/xnli/
Исходный код :
tfds.text.Xnli
Версии :
-
1.1.0
(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
-
Размер загрузки :
17.04 MiB
Размер набора данных :
29.62 MiB
.Автоматическое кэширование ( документация ): Да
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 5010 |
'validation' | 2490 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'hypothesis': TranslationVariableLanguages({
'language': Text(shape=(), dtype=string),
'translation': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
'premise': Translation({
'ar': Text(shape=(), dtype=string),
'bg': Text(shape=(), dtype=string),
'de': Text(shape=(), dtype=string),
'el': Text(shape=(), dtype=string),
'en': Text(shape=(), dtype=string),
'es': Text(shape=(), dtype=string),
'fr': Text(shape=(), dtype=string),
'hi': Text(shape=(), dtype=string),
'ru': Text(shape=(), dtype=string),
'sw': Text(shape=(), dtype=string),
'th': Text(shape=(), dtype=string),
'tr': Text(shape=(), dtype=string),
'ur': Text(shape=(), dtype=string),
'vi': Text(shape=(), dtype=string),
'zh': Text(shape=(), dtype=string),
}),
})
- Документация по функциям :
Особенность | Учебный класс | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
гипотеза | ПереводПеременнаяЯзыки | |||
гипотеза/язык | Текст | нить | ||
гипотеза/перевод | Текст | нить | ||
этикетка | Метка класса | int64 | ||
помещение | Перевод | |||
помещение/ар | Текст | нить | ||
помещение/бг | Текст | нить | ||
помещение / де | Текст | нить | ||
помещение/эль | Текст | нить | ||
помещение / en | Текст | нить | ||
помещение / ы | Текст | нить | ||
помещение/фр. | Текст | нить | ||
помещение/привет | Текст | нить | ||
помещение/ru | Текст | нить | ||
помещение / SW | Текст | нить | ||
помещение/й | Текст | нить | ||
помещение / тр | Текст | нить | ||
помещение/ур | Текст | нить | ||
помещение/ви | Текст | нить | ||
помещение/ж | Текст | нить |
Ключи под наблюдением (см . документ
as_supervised
):None
Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@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",
}
, - Описание :
XNLI — это подмножество нескольких тысяч примеров из MNLI, которые были переведены на 14 различных языков (какой-то низкоуровневый ресурс). Как и в случае MNLI, цель состоит в том, чтобы предсказать текстовое следствие (подразумевает ли предложение A/противоречащее/ни одно из предложений B) и является задачей классификации (данные два предложения предсказывают одну из трех меток).
Дополнительная документация : изучить документы с кодом
Домашняя страница : https://www.nyu.edu/projects/bowman/xnli/
Исходный код :
tfds.text.Xnli
Версии :
-
1.1.0
(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
-
Размер загрузки :
17.04 MiB
Размер набора данных :
29.62 MiB
.Автоматическое кэширование ( документация ): Да
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 5010 |
'validation' | 2490 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'hypothesis': TranslationVariableLanguages({
'language': Text(shape=(), dtype=string),
'translation': Text(shape=(), dtype=string),
}),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
'premise': Translation({
'ar': Text(shape=(), dtype=string),
'bg': Text(shape=(), dtype=string),
'de': Text(shape=(), dtype=string),
'el': Text(shape=(), dtype=string),
'en': Text(shape=(), dtype=string),
'es': Text(shape=(), dtype=string),
'fr': Text(shape=(), dtype=string),
'hi': Text(shape=(), dtype=string),
'ru': Text(shape=(), dtype=string),
'sw': Text(shape=(), dtype=string),
'th': Text(shape=(), dtype=string),
'tr': Text(shape=(), dtype=string),
'ur': Text(shape=(), dtype=string),
'vi': Text(shape=(), dtype=string),
'zh': Text(shape=(), dtype=string),
}),
})
- Документация по функциям :
Особенность | Учебный класс | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
гипотеза | ПереводПеременнаяЯзыки | |||
гипотеза/язык | Текст | нить | ||
гипотеза/перевод | Текст | нить | ||
этикетка | Метка класса | int64 | ||
помещение | Перевод | |||
помещение/ар | Текст | нить | ||
помещение/бг | Текст | нить | ||
помещение / де | Текст | нить | ||
помещение/эль | Текст | нить | ||
помещение / en | Текст | нить | ||
помещение / ы | Текст | нить | ||
помещение/фр. | Текст | нить | ||
помещение/привет | Текст | нить | ||
помещение/ru | Текст | нить | ||
помещение / SW | Текст | нить | ||
помещение/й | Текст | нить | ||
помещение / тр | Текст | нить | ||
помещение/ур | Текст | нить | ||
помещение/ви | Текст | нить | ||
помещение/ж | Текст | нить |
Ключи под наблюдением (см . документ
as_supervised
):None
Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@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",
}