Data Structure ?
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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、57万組の人が書いた英語の文章ペアのコレクションであり、*含意関係*、*矛盾関係*、*中立関係*のラベルでバランスの取れた分類のために手動でラベル付けされています。これは、自然言語推論（NLI）、つまりテキスト含意の認識（RTE）としても知られるタスクをサポートしています。我々は、これがテキストの表現システム、特に表現学習手法によって誘導されるものを評価するためのベンチマークとして、またあらゆる種類のNLPモデルを開発するためのリソースとして機能することを目指しています。
謝辞
このデータセットは、[スタンフォード自然言語処理グループ](https://nlp.stanford.edu/)によって好意的に提供されました。次のように引用してください。
[サミュエル・R・ボーマン](https://www.nyu.edu/projects/bowman/)、[ガボール・アンゲリ](http://cs.stanford.edu/~angeli/)、[クリストファー・ポッツ](http://www.stanford.edu/~cgpotts/)、および[クリストファー・D・マニング](http://nlp.stanford.edu/~manning/)。2015年。*自然言語推論を学習するための大規模な注釈付きコーパス。2015年自然言語処理の実証的手法に関する会議（EMNLP）の会議録*
インスピレーション
このデータセットは、3分類の文章エンコーディングベースのモデルに関する学術研究を評価するために使用されており、以前のスコアはhttps://nlp.stanford.edu/projects/snli/にまとめられています。ほとんどのエントリーはディープラーニングを使用しています。あなたは、計算負荷の少ない手法で、これらのスコア（テスト精度のピークは88.8％）にどれだけ近づけることができますか？
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