"hans"数据集的数据卡

数据集概述

HANS数据集是一个NLI评估集，用于测试NLI模型可能学习的无效启发式假设。

支持的任务和排行榜

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语言

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数据集结构

数据实例

• 下载的数据集文件大小：30.94 MB
• 生成的数据集大小：31.81 MB
• 总使用的磁盘空间：62.76 MB

“train”的示例如下所示。

数据字段

所有拆分的数据字段相同。

• premise：字符串特征。
• hypothesis：字符串特征。
• label：分类标签，可能的值包括蕴涵（0），非蕴涵（1）。
• parse_premise：字符串特征。
• parse_hypothesis：字符串特征。
• binary_parse_premise：字符串特征。
• binary_parse_hypothesis：字符串特征。
• heuristic：字符串特征。
• subcase：字符串特征。
• template：字符串特征。

数据拆分

数据集创建

策划理由

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源数据

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注释

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个人和敏感信息

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使用数据的注意事项

数据的社会影响

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偏见讨论

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其他已知限制

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其他信息

数据集策划者

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许可信息

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引用信息

@article{DBLP:journals/corr/abs-1902-01007,
  author    = {R. Thomas McCoy and
               Ellie Pavlick and
               Tal Linzen},
  title     = {Right for the Wrong Reasons: Diagnosing Syntactic Heuristics in Natural
               Language Inference},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1902.01007},
  year      = {2019},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1902.01007},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1902.01007},
  timestamp = {Tue, 21 May 2019 18:03:36 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-1902-01007.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

贡献者

感谢 @TevenLeScao ， @thomwolf 添加了此数据集。