ANLI

displayName: ANLI (Adversarial NLI)
labelTypes:
- Text
- Classification
license:
- CC BY-NC 4.0
mediaTypes:
- Text
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1910.14599v2.pdf
publishDate: "2020"
publishUrl: https://github.com/facebookresearch/anli
publisher:
- Facebook AI Research
- University of North Carolina at Chapel Hill
tags:
- Language
taskTypes:
- Natural Language Generation
- Natural Language Inference
- Text Classification

---
# 数据集介绍
## 简介
对抗性自然语言推理 (ANLI，Nie等人) 是一个新的大规模NLI基准数据集，通过迭代的，对抗性的人与模型在环过程收集。特别是，对于包括BERT和RoBERTa在内的最新模型而言，选择数据是困难的。
## 引文
```
@article{nie2019adversarial,
title={Adversarial NLI: A new benchmark for natural language understanding},
author={Nie, Yixin and Williams, Adina and Dinan, Emily and Bansal, Mohit and Weston, Jason and Kiela, Douwe},
journal={arXiv preprint arXiv:1910.14599},
year={2019}
}

```

## Download dataset
:modelscope-code[]{type="git"}

displayName: 对抗性自然语言推理（Adversarial NLI，简称ANLI）
labelTypes:
- 文本
- 分类
license:
- 知识共享署名-非商业性使用4.0（CC BY-NC 4.0）
mediaTypes:
- 文本
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1910.14599v2.pdf
publishDate: "2020"
publishUrl: https://github.com/facebookresearch/anli
publisher:
- 脸书人工智能研究院（Facebook AI Research）
- 北卡罗来纳大学教堂山分校
tags:
- 语言
taskTypes:
- 自然语言生成（Natural Language Generation）
- 自然语言推理（Natural Language Inference）
- 文本分类（Text Classification）

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# 数据集介绍
## 简介
对抗性自然语言推理（ANLI）是一个大规模的新型自然语言推理基准数据集，通过迭代式对抗性人机在环采集流程构建而成。针对包括BERT、RoBERTa在内的当前前沿模型，该数据集具备较强的挑战性。
## 引文

@article{nie2019adversarial,
title={Adversarial NLI: A new benchmark for natural language understanding},
author={Nie, Yixin and Williams, Adina and Dinan, Emily and Bansal, Mohit and Weston, Jason and Kiela, Douwe},
journal={arXiv preprint arXiv:1910.14599},
year={2019}
}

## 数据集下载
:modelscope-code[]{type="git"}