tasksource/PLANE-ood
收藏资源简介:
PLANE(短语级形容词-名词蕴含)是一个用于测试模型在细粒度组合推理上表现的基准数据集。当前数据集包含五个采样分割,用于监督实验。每个样本包含六个特征:seq(测试序列)、label(真实标签)、Adj_Class(形容词类别)、Adj(形容词)、Nn(名词)和Hy(名词的上位词)。每个样本的seq可以采取三种形式之一:形容词-名词是名词、形容词-名词是上位词(名词)、形容词-名词是形容词-上位词(名词)。真实标签根据形容词类别和推理类型之间的语言学规则自动分配。
PLANE(短语级形容词-名词蕴含)是一个用于测试模型在细粒度组合推理上表现的基准数据集。当前数据集包含五个采样分割,用于监督实验。每个样本包含六个特征:seq(测试序列)、label(真实标签)、Adj_Class(形容词类别)、Adj(形容词)、Nn(名词)和Hy(名词的上位词)。每个样本的seq可以采取三种形式之一:形容词-名词是名词、形容词-名词是上位词(名词)、形容词-名词是形容词-上位词(名词)。真实标签根据形容词类别和推理类型之间的语言学规则自动分配。
数据集概述
基本信息
- 许可证: cc-by-2.0
- 任务类别: 文本分类
- 语言: 英语
- 数据集大小: 100K<n<1M
数据集结构
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特征:
seq: 字符串类型,测试序列label: 字符串类型,标签(1: 蕴含,0: 非蕴含)Adj_Class: 字符串类型,序列形容词的类别Adj: 字符串类型,形容词(I: 内含的,S: 次类的,O: 意向的)Nn: 字符串类型,名词Hy: 字符串类型,名词的超类
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分割:
train: 300132个样本,26047744字节test: 10080个样本,874524字节
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下载大小: 4721262字节
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数据集大小: 26922268字节
数据集用途
PLANE (phrase-level adjective-noun entailment) 是一个基准测试,用于测试模型在细粒度组合推理上的表现。该数据集包含五个采样分割,用于Bertolini et al., 22中的监督实验。
引用信息
若使用PLANE数据集,请引用COLING 2022的主要论文:
@inproceedings{bertolini-etal-2022-testing, title = "Testing Large Language Models on Compositionality and Inference with Phrase-Level Adjective-Noun Entailment", author = "Bertolini, Lorenzo and Weeds, Julie and Weir, David", booktitle = "Proceedings of the 29th International Conference on Computational Linguistics", month = oct, year = "2022", address = "Gyeongju, Republic of Korea", publisher = "International Committee on Computational Linguistics", url = "https://aclanthology.org/2022.coling-1.359", pages = "4084--4100", }



