CoLA(Corpus of Linguistic Acceptability):判断英语句子是否语法正确。 STS-B(Semantic Textual Similarity Benchmark):判断句子对在语义上的相似度。 MRPC(Microsoft Research Paraphrase Corpus):判断句子对是否语义等价。 RTE(Recognizing Textual Ent
相似性和释义任务:这类任务要求评估两个文本之间的相似度或释义关系。MRPC(微软研究段落相关性任务)、STS-B(语义文本相似性基准任务)和QQP(Quora问题对任务)都属于这一类别。 自然语言推理任务:这类任务旨在评估模型对自然语言文本之间逻辑关系的推理能力。MNLI(多类型自然语言推理任务)、QNLI(问题自然语言推理任务)...
1.1. STS-B 1.2. LCQMC 1.3. 其他 2. 代码 2.1 训练 2.2 推理 2.3 github 3. 实验复现(中文数据集) 3.1 不使用 BERT Whitening 3.2 使用 BERT Whitening 4. 实验结论 4.1 BERT Whitening效果 4.2 训练集和测试集使用差异 4.3 SimBERT使用效果 4.4 多份数据集 5. 可视效果 5.1 Huggingface 5.2 BERT...
因为我们对输入进行了改造,使得模型可能有多个句子Segment的输入,所以我们也需要加入segment的embedding,例如[CLS], A_1, A_2, A_3,[SEP], B_1, B_2, B_3, [SEP]对应的segment的输入是[0,0,0,0,1,1,1,1], 然后在根据segment id进行embedding_lookup得到segment embedding。 code snippet如下。 代码...
STS-B:预测两个句子的相似性,包括5个级别。 MRPC:也是判断两个句子是否是等价的。 RTE:类似于MNLI,但是只是对蕴含关系的二分类判断,而且数据集更小。 SWAG:从四个句子中选择为可能为前句下文的那个 (b)基于单个句子的分类任务 SST-2:电影评价的情感分析。
STS-B(Semantic Textual Similarity Benchmark):给出一对句子, 使用1~5的评分评价两者在语义上的相似程度。 MRPC(Microsoft Research Paraphrase Corpus):句子对来源于对同一条新闻的评论. 判断这一对句子在语义上是否相同。 RTE(Recognizing Textual Entailme...
STS-B:预测两个句子的相似性,包括5个级别。 MRPC:也是判断两个句子是否是等价的。 RTE:类似于MNLI,但是只是对蕴含关系的二分类判断,而且数据集更小。 SWAG:从四个句子中选择为可能为前句下文的那个。 SST-2:电影评价的情感分析。 CoLA:句子语义判断,是否是可接受的(Acceptable)。 初步了解了BERT以后,我们就简...
elif task_name == "sts-b": return pearson_and_spearman(preds, labels) elif task_name == "qqp": return acc_and_f1(preds, labels) elif task_name == "mnli": return {"acc": simple_accuracy(preds, labels)} elif task_name == "mnli-mm": ...
STS-B 文本语义相似度基准(Semantic Textual Similarity Bench-mark )是从新闻标题中和其它来源里提取的句子对的集合(Cer et al., 2017)。他们用从 1 到 5 的分数标注,表示这两个句子在语义上是多么相似。 MRPC 微软研究释义语料库(Microsoft Research Paraphrase Corpus)从在线新闻中自动提取的句子对组成,并用...
STS-B:预测两个句子的相似性,包括5个级别。 MRPC:也是判断两个句子是否是等价的。 RTE:类似于MNLI,但是只是对蕴含关系的二分类判断,而且数据集更小。 SWAG:从四个句子中选择为可能为前句下文的那个。 基于单个句子的分类任务 SST-2:电影评价的情感分析。 CoLA:句子语义判断,是否是可接受的(Acceptable)。 问...