PARAAMR
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https://github.com/uclanlp/ParaAMR
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资源简介：
PARAAMR是由加州大学洛杉矶分校等机构创建的一个大规模、句法多样化的释义数据集。该数据集通过抽象意义表示（AMR）反向翻译技术生成，包含约1550万条释义对，旨在解决现有释义数据集在句法多样性上的不足。PARAAMR的创建过程涉及将源句子编码为AMR图，修改AMR图的焦点，线性化修改后的AMR图，并最终解码为句法多样的释义。该数据集主要应用于学习句子嵌入、句法控制的释义生成和数据增强的少量学习场景，以提升自然语言处理（NLP）应用的性能。
提供机构：
加州大学洛杉矶分校
创建时间：
2023-05-26
