GLUE数据集包含九项英文的自然语言理解任务,是该领域学术论文的通用benchmark数据集。其中斯坦福情感树库(SST2)包含67349个句子及其情感标签,适用于情感分析任务。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 https://gluebenchmark.com/
(2) SST-2 (3) MRPC (4) STSB (5) QQP (6) MNLI (7) QNLI (8) RTE (9) WNLI 3. 榜单排名 4. 数据集下载 1. 简介 自然语言处理(NLP)主要自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)。为了让NLU任务发挥最大的作用,来自纽约大学、华盛顿大学等机构创建了一个多任务的自然语言理解基准和分析平台,...
1.UCI 数据集介绍 UCI数据集网址如下 http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php 例如点开iris数据集,会出现以下信息 图片: 在下面的Data Set Information介绍了数据集的详细信息,下面的Attri... KITTI数据集介绍 目录1、KITTI数据集概述 2、kitti数据采集平台 3、Kitti数据集标注格式 参考文献: 1、KITTI数据集...
本文的目的在于针对GLUE的九个任务分别做一个相对详细的说明,给出一些样例,有一个相对整体确切的感受,同时提供一个可以方便下载GLUE数据集的链接,供读者使用。 二、任务介绍 GLUE共有九个任务,分别是CoLA、SST-2、MRPC、STS-B、QQP、MNLI、QNLI、RTE、WNLI。如下图图2所示,可以分为三类,分别是单句任务,相似...
SST(The Stanford Sentiment Treebank),是斯坦福大学发布的一个情感分析数据集,主要针对电影评论来做情感分类,因此SST属于单个句子的文本分类任务(其中SST-2是二分类,SST-5是五分类,SST-5的情感极性区分的更细致); MRPC(Microsoft Research Paraphrase Corpus),由微软发布,判断两个给定句子,是否具有相同的语义,属于句...
Glue基准中包含了9个不同的任务,每个任务都有自己的数据集和评估指标。这些任务分别是: 1. CoLA(语言可接受性判断):给定一个句子,判断它是否为合法的英语句子。 2. SST-2(情感分析):给定一个句子,判断它所表达的情感是正面还是负面。 3. MRPC(文本匹配):给定两个句子,判断它们是否具有相似的意思。 4. STS...
GLUE Dataset Introduced by Wang et al. inGLUE: A Multi-Task Benchmark and Analysis Platform for Natural Language Understanding 通用语言理解评估(GLUE)基准是9个自然语言理解任务的集合,包括单句任务CoLA和SST-2,相似性和释义任务MRPC、STS-B和QQP,以及自然语言推理任务MNLI、QNLI、RTE和WNLI。
下面是一个数据流向的关系图,展示了不同Glue任务的输入和输出关系。 MNLIstringpremisestringhypothesisstringlabelSST2is ais similar to 状态图 以下是一个状态图,展示了PyTorch Glue任务的不同状态。 LoadDataPreprocessDataTrainModelEvaluateModel PyTorch Glue的安装与使用 ...
bert测试数据集GLUE("CoLA", "SST", "MRPC"等) "CoLA", "SST", "MRPC", "QQP", "STS", "MNLI", "SNLI", "QNLI", "RTE", "WNLI", "diagnostic" 上传者:bmfire时间:2021-06-30 GLUE-baselines百度网盘下载地址.txt english GLUE数据集,Bert等一些论文中进行评测基准用的数据集,因为原数据太...
GLUE是一个自然语言处理的综合性测试数据集,该数据集的论文发表于2019年的ICLR。它集成了9个以往的数据集,数据集任务涵盖单句分类、句对分类和回归任务,GLUE集成时对于部分以前的数据进行了任务上的修改。以下是9个包含的数据集。 单句任务 单句任务基本都是分类,情感分类(SST-2)、是否符合语法(CoLA) ...