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ART（Abductive Reasoning in narrative Text）数据集包含超过20k的常识性叙述上下文和200k的解释，主要用于自然语言推理和文本分类任务。数据集的语言为英语，数据规模在100K到1M之间，数据来源于原始数据，标注通过众包完成。数据集的结构包括训练集和验证集，分别包含169654和1532个样本。数据集的字段包括两个观察文本（observation_1和observation_2）、两个假设文本（hypothesis_1和hypothesis_2）以及一个分类标签（label）。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: Abductive Reasoning in narrative Text (ART)
• 别名: art
• paperswithcode_id: art-dataset

数据集属性

• 语言: 英语 (en)
• 多语言性: 单语种
• 许可证: 未知
• 大小: 100K<n<1M
• 来源: 原始数据
• 任务类别: 多项选择, 文本分类
• 任务ID: natural-language-inference
• 标签: abductive-natural-language-inference

数据集结构

• 配置名称: anli
• 特征:
  • observation_1: 字符串
  • observation_2: 字符串
  • hypothesis_1: 字符串
  • hypothesis_2: 字符串
  • label: 分类标签，值包括 0, 1, 2
• 数据分割:
  • 训练集: 169654个样本
  • 验证集: 1532个样本

数据集创建

• 注释创建者: 众包
• 语言创建者: 发现

数据集大小

• 下载大小: 9191805字节
• 数据集大小: 34229936字节

引用信息

@inproceedings{Bhagavatula2020Abductive, title={Abductive Commonsense Reasoning}, author={Chandra Bhagavatula and Ronan Le Bras and Chaitanya Malaviya and Keisuke Sakaguchi and Ari Holtzman and Hannah Rashkin and Doug Downey and Wen-tau Yih and Yejin Choi}, booktitle={International Conference on Learning Representations}, year={2020}, url={https://openreview.net/forum?id=Byg1v1HKDB} }

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

allenai/art数据集是一个专注于归纳性常识推理的自然语言推理数据集，包含大量常识性叙述和解释，适用于多选和文本分类任务。数据集以英语为主，格式为parquet，规模适中，适合用于训练和验证自然语言处理模型。