GLUE多任务数据集介绍

最新推荐文章于 2025-11-17 09:56:05 发布
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#NLP #GLUE

GLUE 是一个自然语言任务集合，包括以下这些数据集

namefull nametaskchinese
MNLIMulti-Genre NLINatural language inference自然语言推断
QQPQuora Quora Question PairsSemantic textual similarity/Paraphrase identification语义文本相似性/问题对是否等价/释义识别
QNLIQuestion NLI句子是否回答了问题
SST-2Stanford Sentiment TreebankSentiment analysis情感分析
CoLACorpus of Linguistic Acceptability句子语言性判断
STS-BSemantic Textual SimilaritySemantic textual similarity语义相似
MRPCMicrosoft Research Paraphrase Corpus句子对是否语义等价
RTERecognizing Texual EntailmentNatural language inference自然语言推断　识别蕴涵
WNLIWinograd NLINatural language inference自然语言推断　识别蕴涵
【深度学习】多任务学习 多个数据集 数据集漏标
q742971636的博客
06-23 1344
数据集1是文本情感分类任务数据集，数据集2是文本主题分类数据集，模型却是同一backbone，能否多个数据集应用于多个任务的这样一个模型，如果有很好的理论支撑，将有2个有利点：
NLP：自然语言处理常用任务简介(七大任务/两大层次(顶层5种+底层4种)/LLMs四大类)、GLUE基准(通用语言理解评估，四类九个)和SuperGLUE基准的简介(国内系列/国际系列)使用方法之详
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
02-10 4801
​ NLP：自然语言处理常用任务简介(七大任务/两大层次(顶层5种+底层4种)/LLMs四大类)、GLUE基准(通用语言理解评估，四类九个)和SuperGLUE基准的简介(国内系列/国际系列)使用方法之详细攻略 目录 自然语言处理技术常用任务 国内系列——中文语言理解测评基准(CLUE)的简介 国际系列——GLUE和SuperGLUE基准的简介 GLUE和SuperGLUE基准的具体任务 自然语言处理技术常用任务 NLP：自然语言技术领域相关任务分类—七大任务(
GLUE任务内容及数据集简介
谁谓荼苦，其甘如荠
07-13 6831
通常来说，NLP可以分为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。在NLU方面，我们拿时下最流行的GLUE(General Language Understanding Evaluation)排行榜举例，其上集合了九项NLU的任务，分别是 CoLA(The Corpus of Linguistic Acceptability):纽约大学发布的有关语法的数据集，该任务主要是对一个给定句子，判定其是否语法正确，因此CoLA属于单个句子的文本二分类任务； SST(The Stanford Sentime
GlueSQL技术解析：一个支持多存储引擎的SQL数据库库
最新发布
gitblog_00078的博客
11-17 356
你是否曾经面临这样的困境：需要在不同的数据存储系统之间进行数据操作，却因为接口不统一而头疼不已？或者想要在简单的JSON文件上执行复杂的SQL查询，却发现传统数据库无法满足需求？GlueSQL正是为解决这些痛点而生的革命性SQL数据库库。 GlueSQL是一个基于Rust的多模型数据库引擎库，它通过统一的SQL接口连接各种存储后端，从内存存储到分布式NoSQL数据库，实现了真正的存储无关性。读完
【实践】基于ERNIE实现9项GLUE任务
m0_63642362的博客
11-13 444
基于ERNIE实现9项GLUE任务
GLUE基准数据集介绍
qq_43525676的博客
06-19 1043
GLUE数据集下载链接、简介、数据样式
bert测试数据集GLUE("CoLA", "SST", "MRPC"等)
06-30
GLUE，全称General Language Understanding Evaluation，是一个多任务的基准测试集合，用于评估和比较自然语言理解模型的性能。它包含了9个不同的文本理解任务，涵盖了多种类型的语义分析，如情感分析、语义相似度...
BERT在GLUE数据集构建任务
weixin_43196262的博客
06-01 1647
GLUE数据集官网GLUE数据集下载，建议下载运行这个.py脚本文件进行数据集的下载，如果连接无法打开，运行下面代码GLUE数据集的中文介绍mkdir MRPCrm MRPC/_*
解决GLUE MRPC任务数据集下载失败的方法
资源摘要信息:"GLUE任务中MRPC任务数据集.zip" 知识点概述: GLUE（General Language Understanding Evaluation）是一项为了评估自然语言处理（NLP）模型性能的基准测试，它包含了一系列不同的语言理解和文本推理...
bert常用基准数据集：GLUE数据集介绍以及数据集资源
qq_40503347的博客
09-21 1605
bert模型常用数据集
GLUE百度网盘分享.txt
12-16
GLUE数据集， 就是Bert等一些论文中进行评测基准用的数据集，因为原数据太大，所以放到了网盘里面，如果失效查看博客：https://blog.youkuaiyun.com/kejizuiqianfang/article/details/103566048 参考资料： https://gluebenchmark.com/tasks https://github.com/nyu-mll/GLUE-baselines
多任务学习
05-27
多任务学习简单例子，包含多任务学习的数据创建，训练，作图的matlab代码
Glue
10-28
Glue
GLUE部分基准数据集介绍：RTE、MRPC、SST-2、QNLI、MNLI、QQP
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skysys的研究小屋
04-15 2万+
自然语言处理（NLP）主要包括自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。为了让NLU任务发挥最大的作用，来自纽约大学、华盛顿大学等机构创建了一个多任务的自然语言理解基准和分析平台，也就是GLUE（General Language Understanding Evaluation）。 GLUE包含九项NLU任务，语言均为英语。GLUE九项任务涉及到自然语言推断、文本蕴含、情感分析、语义相似等多个任务。像BERT、XLNet、RoBERTa、ERINE、T5等知名模型都会在此基准上进行测试。目前，大家要把
深度学习：GLUE（General Language Understanding Evaluation）详解
m0_73640344的博客
11-08 1803
GLUE（General Language Understanding Evaluation）是一个用于评估和比较自然语言理解（NLU）系统的综合基准测试。它包括了一系列的任务，旨在全面检测语言模型在不同方面的理解能力，如句子关系判断、问答理解和语义相似性评估。GLUE的目的是推动自然语言理解技术的发展，尤其是在多任务学习和迁移学习上。
GLUE数据集指令微调指南
KsuferNotes
09-07 1422
CoLA任务旨在判断一个英语句子在语法上是否可接受。这是一个二分类任务，模型需要区分语法正确和不正确的句子。SST-2是一个情感分析任务，目标是判断电影评论的情感倾向。这是一个二分类任务，将评论分类为正面或负面。MRPC任务要求判断两个句子是否互为释义。这是一个二分类任务，判断句子对是否表达相同的意思。QQP任务的目标是判断Quora上的两个问题是否语义等价。这是一个二分类任务，确定问题对是否询问相同的事情。STS-B是一个回归任务，目标是评估两个句子的语义相似度。
探秘GLUE基准线项目：自然语言处理的新里程碑
gitblog_00098的博客
04-13 733
探秘GLUE基准线项目：自然语言处理的新里程碑 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ GLUE（General Language Understanding Evaluation） 是一个由纽约大学和斯坦福大学联合发起的自然语言理解（NLU）基准测试平台，旨在推动研究者对广泛的任务进行深度学习模型的评估和比较。其开源基准线项目为研究人员和开发者提供了一套基础模型和工具，...
ACL2020 | SongNet(格式可控的文本生成)
ljp1919的专栏
12-31 1604
背景 题目： Rigid Formats Controlled Text Generation 机构： Tencent AI Lab 作者： Piji Li、Haisong Zhang、Xiaojiang Liu、Shuming Shi 论文地址： https://arxiv.org/abs/2004.08022 收录会议： ACL 2020 论文代码： https://github.com/lipiji/SongNet 摘要 基于神经网络的文本生成在各种任务中取得了巨大的进展。这些文本生成任务如对话生成、
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