赞
踩
GLUE的论文为:GLUE: A Multi-Task Benchmark and Analysis Platform for Natural Language Understanding
GLUE的官网为:gluebenchmark.com/
本文的目的在于针对GLUE的九个任务分别做一个相对详细的说明,给出一些样例,有一个相对整体确切的感受,同时提供一个可以方便下载GLUE数据集的链接,供读者使用。
GLUE共有九个任务,分别是CoLA、SST-2、MRPC、STS-B、QQP、MNLI、QNLI、RTE、WNLI。如下图图2所示,可以分为三类,分别是单句任务,相似性和释义任务,
GLUE九大任务的描述和统计。所有任务都是单句或者句子对分类,除了STS-B是一个回归任务。MNLI有3个类别,所有其他分类任务都是2个类别。测试集中加粗的表示测试集中标签从未在公共论坛等场所展示过
CoLA(The Corpus of Linguistic Acceptability,语言可接受性语料库),单句子分类任务,语料来自语言理论的书籍和期刊,每个句子被标注为是否合乎语法的单词序列。本任务是一个二分类任务,标签共两个,分别是0和1,其中0表示不合乎语法,1表示合乎语法。
样本个数:训练集8, 551个,开发集1, 043个,测试集1, 063个。
任务:可接受程度,合乎语法与不合乎语法二分类。
评价准则:Matthews correlation coefficient。
标签为1(合乎语法)的样例:
标签为0(不合语法)的样例:
注意到,这里面的句子看起来不是很长,有些错误是性别不符,有些是缺词、少词,有些是加s不加s的情况,各种语法错误。但我也注意到,有一些看起来错误并没有那么严重,甚至在某些情况还是可以说的通的。
SST-2(The Stanford Sentiment Treebank,斯坦福情感树库),单句子分类任务,包含电影评论中的句子和它们情感的人类注释。这项任务是给定句子的情感,类别分为两类正面情感(positive,样本标签对应为1)和负面情感(negative,样本标签对应为0),并且只用句子级别的标签。也就是,本任务也是一个二分类任务,针对句子级别,分为正面和负面情感。
样本个数:训练集67, 350个,开发集873个,测试集1, 821个。
任务:情感分类,正面情感和负面情感二分类。
评价准则:accuracy。
标签为1(正面情感,positive)的样例:
标签为0(负面情感,negative)的样例:
注意到,由于句子来源于电影评论,又有它们情感的人类注释,不同于CoLA的整体偏短,有些句子很长,有些句子很短,长短并不整齐划一。
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。