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スタンフォード自然言語推論(SNLI)コーパス

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MNIST Classification

Data Structure ? 90.17M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    SNLIコーパス(バージョン1.0)は、57万組の人手で書かれた英語の文ペアの集合です。これらの文ペアは、バランスの取れた分類を実現するために手動でラベル付けされており、含意矛盾中立のラベルが付けられています。これは自然言語推論(NLI)のタスク、つまりテキスト内容認識(RTE)をサポートします。我々は、これをテキスト表現システム(特に表現学習手法によって導出されたシステムを含む)の評価基準として、また任意の形式のNLPモデルを開発するためのリソースとして利用することを目的としています。

    コーパスの例:

    テキスト 判定 仮説
    ある東アジアの国で、男性が人物の制服を点検している。 矛盾 C C C C C その男性は眠っている。
    年配の男性と若い男性が笑っている。 中立 N N E N N 二人の男性が、床で遊んでいる猫を見て笑いながらいる。
    黒いレースカーが群衆の前で始動する。 矛盾 C C C C C 男性が人里離れた道路を運転している。
    複数の男性がサッカー試合をしている。 含意 E E E E E 何人かの男性がスポーツをしている。
    笑顔で衣装を着た女性が傘を持っている。 中立 N N E C N 妖精の衣装を着た幸せな女性が傘を持っている。

    データ引用:

    サミュエル・R・ボーマンガボール・アンゲリクリストファー・ポッツ、および クリストファー・D・マニング。2015年。自然言語推論学習のための大規模なアノテーション付きコーパス。2015年自然言語処理実証的手法会議(EMNLP)の議事録に掲載。[pdf] [bib]

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