xtreme_xnli

• Descripción :

Este conjunto de datos contiene traducciones automáticas de MNLI a cada uno de los idiomas XNLI. Los datos de traducción son proporcionados por XTREME. Tenga en cuenta que esto es diferente de los datos traducidos automáticamente proporcionados por el documento XNLI original.

• Página de inicio: https://www.nyu.edu/projects/bowman/xnli/

• Código fuente : tfds.text.xtreme_xnli.XtremeXnli

• Versiones :

  • 1.1.0 (predeterminado): Sin notas de la versión.

• Tamaño de descarga : 2.31 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 1.59 GiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Divisiones :

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'hypothesis': TranslationVariableLanguages({
        'language': Text(shape=(), dtype=string),
        'translation': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'premise': Translation({
        'ar': Text(shape=(), dtype=string),
        'bg': Text(shape=(), dtype=string),
        'de': Text(shape=(), dtype=string),
        'el': Text(shape=(), dtype=string),
        'en': Text(shape=(), dtype=string),
        'es': Text(shape=(), dtype=string),
        'fr': Text(shape=(), dtype=string),
        'hi': Text(shape=(), dtype=string),
        'ru': Text(shape=(), dtype=string),
        'sw': Text(shape=(), dtype=string),
        'th': Text(shape=(), dtype=string),
        'tr': Text(shape=(), dtype=string),
        'ur': Text(shape=(), dtype=string),
        'vi': Text(shape=(), dtype=string),
        'zh': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
})

• Documentación de características :

• Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@article{hu2020xtreme,
      author    = {Junjie Hu and Sebastian Ruder and Aditya Siddhant and Graham Neubig and Orhan Firat and Melvin Johnson},
      title     = {XTREME: A Massively Multilingual Multi-task Benchmark for Evaluating Cross-lingual Generalization},
      journal   = {CoRR},
      volume    = {abs/2003.11080},
      year      = {2020},
      archivePrefix = {arXiv},
      eprint    = {2003.11080}
}