Detta dokument introducerar Multi-Genre Natural Language Inference (MultiNLI) corpus, ett dataset som är utformat för att användas vid utveckling och utvärdering av maskininlärningsmodeller för meningsförståelse. Utöver att vara en av de största corpora tillgängliga för uppgiften för NLI, på 433k exempel, denna corpus förbättrar på tillgängliga resurser i sin täckning; det erbjuder data från tio distinkta genrer av skrivna och talade engelska-gör det möjligt att utvärdera system på nästan hela komplexiteten i språket-och det erbjuder en uttrycklig inställning för utvärdering av tvärgående domänanpassning.
Multi-Genre Natural Language Inference (MultiNLI) corpus REF använder data från tio olika genrer av engelska språket för uppgiften att naturligt språk inference (prediktion om huruvida förhållandet mellan två meningar representerar indicier, motsägelser, eller inte).
A Broad-Coverage Challenge Corpus for Sentence Understanding through Inference
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}