RTE（Recognizing Textual Entailment）自然语言推理数据集

原始数据RTE（Recognizing Textual Entailment）是自然语言处理领域中经典的自然语言推理数据集，主要用于文本蕴含关系识别任务研究。该数据集用于判断两个文本句子之间是否存在语义蕴含关系，即判断一个句子的语义是否能够由另一个句子推导得到。RTE数据集属于GLUE（General Language Understanding Evaluation）基准测试体系的重要组成部分，由纽约大学、DeepMind 等机构于2018年联合整理发布。数据集整合了早期RTE1、RTE2、RTE3和RTE5等多个文本蕴含评测任务中的语料数据，已经成为自然语言理解任务中的经典基准数据集之一。数据集中的每条数据主要由两个句子以及对应的语义关系标签构成。其中sentence1通常作为前提句（premise），sentence2作为假设句（hypothesis）。模型需要根据sentence1的内容判断sentence2是否能够被语义推导成立。衍生数据为项目基于RTE原始数据进行的数据处理、评估方式、方法结果、衍生结论。