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GLUE（通用语言理解评估基准）是一个用于训练、评估和分析自然语言理解系统的资源集合。它包括多个任务，如文本分类、自然语言推理和语义相似性评分。数据集是单语言的（英语），并且属于文本分类任务类别。它包括多个配置和任务的分割，每个任务都有特定的数据字段和示例。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

GLUE (General Language Understanding Evaluation benchmark)

数据集基本信息

• 语言: 英语 (en)
• 许可证: CC-BY-4.0
• 多语言性: 单语种
• 大小类别: 10K<n<100K
• 源数据集: 原始数据
• 任务类别: 文本分类
• 任务ID:
  • acceptability-classification
  • natural-language-inference
  • semantic-similarity-scoring
  • sentiment-classification
  • text-scoring

数据集结构

• 数据实例: 详细描述了每个任务的数据实例结构，包括字段如premise, hypothesis, label等。
• 数据字段: 描述了每个任务的数据字段，如sentence, text1, text2, label等。
• 数据分割: 提供了每个任务的数据分割详情，包括训练集、验证集和测试集的大小。

数据集任务详情

• ax: 通过自然语言推理（NLI）问题评估句子理解。
• cola: 评估英语句子是否符合语法。
• mnli: 评估给定前提句和假设句之间的文本蕴涵关系。
• mnli_matched: MNLI的匹配验证和测试分割。
• mnli_mismatched: MNLI的不匹配验证和测试分割。
• mrpc: 评估句子对是否语义等价。
• qnli: 评估给定问题和上下文句子是否包含答案。
• qqp: 评估Quora问题对是否语义等价。
• rte: 评估文本蕴涵关系，结合了多个RTE数据集。
• sst2: 评估电影评论句子的情感倾向。
• stsb: 评估句子对的语义相似度。
• wnli: 评估Winograd模式挑战中的句子蕴涵关系。

数据集语言

• 语言: 英语

以上概述了GLUE数据集的基本信息、结构、任务详情和语言信息，为理解和使用该数据集提供了清晰的指导。