- Описание :
Корпус SNLI (версия 1.0) представляет собой набор из 570 000 пар английских предложений, написанных человеком, вручную помеченных для сбалансированной классификации ярлыками следствия, противоречия и нейтральности, что поддерживает задачу вывода на естественном языке (NLI), также известную как распознавание текстового следствия. (РТЭ).
- Дополнительная документация : изучить документы с кодом 
- Домашняя страница : https://nlp.stanford.edu/projects/snli/ 
- Исходный код : - tfds.datasets.snli.Builder
- Версии : -  1.1.0(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
 
-  
- Размер загрузки : - 90.17 MiB
- Размер набора данных : - 87.00 MiB.
- Автоматическое кэширование ( документация ): Да 
- Сплиты : 
| Расколоть | Примеры | 
|---|---|
| 'test' | 10 000 | 
| 'train' | 550 152 | 
| 'validation' | 10 000 | 
- Структура функции :
FeaturesDict({
    'hypothesis': Text(shape=(), dtype=string),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'premise': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Документация по функциям :
| Характерная черта | Класс | Форма | Dтип | Описание | 
|---|---|---|---|---|
| ОсобенностиDict | ||||
| гипотеза | Текст | нить | ||
| этикетка | Метка класса | int64 | ||
| помещение | Текст | нить | 
- Ключи под наблюдением (см . документ - as_supervised):- None
- Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается. 
- Примеры ( tfds.as_dataframe ): 
- Цитата :
@inproceedings{snli:emnlp2015,
    Author = {Bowman, Samuel R. and Angeli, Gabor and Potts, Christopher, and Manning, Christopher D.},
    Booktitle = {Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)},
    Publisher = {Association for Computational Linguistics},
    Title = {A large annotated corpus for learning natural language inference},
    Year = {2015}
}