liuyanchen1015/MULTI_VALUE_mnli_simple_past_for_present_perfect

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# Dataset Card for "MULTI_VALUE_mnli_simple_past_for_present_perfect"

[More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: MULTI_VALUE_mnli_simple_past_for_present_perfect

数据集特征

• 特征列表:
  • premise: 数据类型 - string
  • hypothesis: 数据类型 - string
  • label: 数据类型 - int64
  • idx: 数据类型 - int64
  • score: 数据类型 - int64

数据集分割

• 分割详情:
  • dev_matched: 示例数 - 793, 字节数 - 182245
  • dev_mismatched: 示例数 - 788, 字节数 - 195941
  • test_matched: 示例数 - 875, 字节数 - 215490
  • test_mismatched: 示例数 - 826, 字节数 - 192851
  • train: 示例数 - 32860, 字节数 - 7833094

数据集大小

• 下载大小: 5311259 字节
• 数据集大小: 8619621 字节

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个基于MNLI（多类型自然语言推理）任务的文本分类数据集，包含约3.6万行数据，每行由前提（premise）和假设（hypothesis）文本对组成，并标注了类别标签（label，取值0、1或2）和分数（score）。数据集的特点是可能涉及时态语法转换（如简单过去时替换现在完成时），用于训练和评估模型在自然语言推理任务中的性能，并提供了标准的数据分割（训练集、开发集和测试集）。