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

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# 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"}

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

ANLI是一个通过迭代对抗性人机循环过程收集的大规模自然语言推理基准数据集。该数据集专门设计用于挑战BERT、RoBERTa等先进模型的性能，旨在评估自然语言理解能力。