文本分类——GLUE数据集介绍

【文本分类——GLUE数据集介绍】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 Sentiment Treebank),是斯坦福大学发布的一个情感分析数据集,主要针对电影评论来做情感分类,因此SST属于单个句子的文本分类任务(其中SST-2是二分类,SST-5是五分类,SST-5的情感极性区分的更细致);
  • MRPC(Microsoft Research Paraphrase Corpus),由微软发布,判断两个给定句子,是否具有相同的语义,属于句子对的文本二分类任务;
  • STS-B(Semantic Textual Similarity Benchmark),主要是来自于历年SemEval中的一个任务(同时该数据集也包含在了SentEval),具体来说是用1到5的分数来表征两个句子的语义相似性,本质上是一个回归问题,但依然可以用分类的方法做,因此可以归类为句子对的文本五分类任务;
  • QQP(Quora Question Pairs),是由Quora发布的两个句子是否语义一致的数据集,属于句子对的文本二分类任务;
  • MNLI(Multi-Genre Natural Language Inference),同样由纽约大学发布,是一个文本蕴含的任务,在给定前提(Premise)下,需要判断假设(Hypothesis)是否成立,其中因为MNLI主打卖点是集合了许多不同领域风格的文本,因此又分为matched和mismatched两个版本的MNLI数据集,前者指训练集和测试集的数据来源一致,而后者指来源不一致。该任务属于句子对的文本三分类问题。
  • QNLI(Question Natural Language Inference),其前身是SQuAD 1.0数据集,给定一个问句,需要判断给定文本中是否包含该问句的正确答案。属于句子对的文本二分类任务;
  • RTE(Recognizing Textual Entailment),和MNLI类似,也是一个文本蕴含任务,不同的是MNLI是三分类,RTE只需要判断两个句子是否能够推断或对齐,属于句子对的文本二分类任务;
  • WNLI(Winograd Natural Language Inference),也是一个文本蕴含任务,不过似乎GLUE上这个数据集还有些问题;
更多介绍参考:
http://www.xuwei.io/2018/11/30/%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB-glue%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E4%BB%8B%E7%BB%8D/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/135283598

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