metaeval/cnli
收藏Hugging Face2023-04-07 更新2024-03-04 收录
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资源简介：
该数据集涉及自然语言推理（NLI）领域，特别是研究了使用反事实增强的SNLI训练数据是否能够比未增强的数据产生更好的泛化效果。研究结果表明，增强后的数据并没有带来更好的泛化效果。
该数据集涉及自然语言推理（NLI）领域，特别是研究了使用反事实增强的SNLI训练数据是否能够比未增强的数据产生更好的泛化效果。研究结果表明，增强后的数据并没有带来更好的泛化效果。
提供机构：
metaeval
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
- 名称: Counterfactually-Augmented NLI Data
数据集描述
- 研究主题: 研究了通过反事实增强的自然语言推理（NLI）训练数据是否能比未增强的数据带来更好的泛化性能。
出版信息
- 出版物: 2020 EMNLP Workshop on Insights from Negative Results in NLP
- 作者: William Huang, Haokun Liu, Samuel R. Bowman
- 出版者: The Association for Computational Linguistics
- 出版年份: 2020
