上文中提到了中文Sentence Embeddings text2vec-base-chinese (中文STS-B测试集评估达到SOTA),这次和OpenAIEmbedding做相对更细致一点的对比: 选用chinese-sts-b数据集【 该数据集通过翻译加部分人工修正的方法,从英文原数据集生成,可以一定程度上缓解中文语义相似度计算数据集不够的问题。每条数据包含三列,分别表示 se...
Chinese-STS-B :腾讯云 数据规模 TrainDevTestSum Chinese-SNLI550k10k10k570k Chinese-MNLI390k12k13k415k Chinese-QQP390k8k800k (without label)1.1m Chinese-STS-B5.7k1.5k1.3k8.5k Total1.3m31.5k824.3k2.1m 数据格式 Chinese-SNLI & Chinese-MNLI { "sentence1": "你敢不敢像拉斯柯尔尼科夫那样,勇于面...
Chinese-STS-B 5.7k 1.5k 1.3k 8.5k Total 1.3m 31.5k 824.3k 2.1m 数据格式 Chinese-SNLI & Chinese-MNLI { "sentence1": "你敢不敢像拉斯柯尔尼科夫那样,勇于面对现实,拒绝那些管理小人物的琐碎规则?", "sentence2": "你会站起来揭发镇上所有的邪恶领主吗?", "gold_label": "neutral" } 实验结果...
118.句子相似度的评估可以使用一些常用的数据集,如STS-B和LCQMC。 119.除了bert-base-chinese,还有一些其他的预训练模型可以用于句子相似度任务,如RoBERTa和XLNet。 120.句子相似度问题在自然语言处理领域中具有重要的应用价值。 121.实际上,BERT在句子对任务中取得了相当出色的表现。 122.BERT在多个中文句子相似度任...
XlNet Bert glue data STS-B 数据集 $ head train.tsv index genre filename year old_index source1 source2 sentence1 sentence2 score 0 main-captions MSRvid 2012test 0001 none none A plane is taking off. An air plane is taking off. 5.000 1 main-captions MSRvid 2012test 0004 none none A...
Over-expression of the high molecular weight glutenin subunit(HMW-GS) Bx7 is highly associated with dough strength of wheat(Triticum aestivum L.) flour.A total of 163 Chinese and CIMMYT wheat cultivars and advanced lines were tested by two STS markers and RP-HPLC to understand the presence of...
疾病问答迁移学习 CHIP-STS 匹配 16,000/4,000/10,000 医疗搜索查询词-页面标题相关性 KUAKE-QTR 匹配 24,174/2,913/5,465 医疗搜索查询词-查询词相关性 KUAKE-QQR 匹配 15,000/1,600/1,596 智能对话诊疗数据集 IMCS 实体识别、分类、生成 2,472/833/811 蕴含实体的中文医疗对话生成 MedDG 生成...
采用多部门和参与性的做法来编纂 《年鉴》并对重要统计数据进行分散管理, 从而协调了 整个秘书处的数据集,对提高亚太经社会分析工作的质量做出了重 大贡献。 daccess-ods.un.org It was emphasized that the staged approach and delivery of HCFC-141b production plant technical audits before the comprehensive...
CBLUE 1.0是由CHIP会议往届的学术评测比赛和阿里夸克医疗搜索业务的数据集组成,包括医学文本信息抽取(实体识别、关系抽取)、医学术语标准化、医学文本分类、医学句子语义关系判定共4大类任务8个子任务。CBLUE2.0在1.0的基础上,扩充了原有的任务类型,进一步丰富了语料来源(新增了医疗对话、医学专家编写的电子病历和医学影...
• STS(语义文本相似度):STS任务是基于两个句子的嵌入相似性来度量它们的相关性。遵循Sentence-BERT的原始设置,计算给定标签的斯皮尔曼相关系数,其结果用作主要指标。 • 分类任务:分类任务使用了MTEB中的逻辑回归分类器,其中输入嵌入用于预测提供的标签。主要使用平均精度作为指标。