Förståelse och motsägelse är grundläggande för att förstå naturligt språk, och inferens om indicier och motsägelser är en värdefull testgrund för utvecklingen av semantiska representationer. Maskininlärningsforskningen på detta område har dock drastiskt begränsats av bristen på storskaliga resurser. För att ta itu med detta introducerar vi Stanford Natural Language Inference corpus, en ny, fritt tillgänglig samling av märkta meningspar, skrivna av människor som gör en ny grunduppgift baserad på bildtextning. Vid 570K par är det två storleksordningar större än alla andra resurser av sin typ. Denna ökning av skalan gör det möjligt för lexicalized klassificerare att överträffa några sofistikerade befintliga induration modeller, och det tillåter en neural nätverk-baserad modell för att utföra konkurrenskraftigt på naturligt språk inference riktmärken för första gången.
Nyligen utfört arbete av REF beskriver en metod för att generera storskaliga annoterade datauppsättningar, viz., Stanford Natural Language Inference (SNLI) Corpus, för problemet med erfarenhetsigenkänning.
A large annotated corpus for learning natural language inference
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}