赛尔笔记 | 自然语言推理数据集简述
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发布时间：2024-10-02 13:41
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时间：2024-11-13 15:57
赛尔笔记：探索自然语言推理的深度之旅
自然语言推理(Natural Language Inference, NLI)，自2013年Ido Dagan提出以来，一直作为衡量模型理解和逻辑推理能力的重要指标。随着研究的深化，一系列基准数据集应运而生，它们在推动NLP领域发展起到了关键作用。以下是其中的几个核心数据集：
GLUE: 作为权威的多任务NLU平台，GLUE集成了QNLI和MNLI，为模型提供了丰富的实战演练。
QNLI: 由SQuAD改写而成，关注问题与句子间蕴含关系的判断，包含超过10万训练样本和5.4K开发测试样本，准确率（Accuracy）是其衡量标准。
MNLI: 众包标注的文本蕴含数据集，拥有392K+训练样本和9.8K+验证样本，分为matched和mismatched两类，推荐配合SNLI使用以提升模型性能。
然而，随着对抗性学习的兴起，Yixin Nie团队推出了ANLI，它通过对抗迭代挑战模型的鲁棒性。ANLI经过三轮构建，包括HAMLET阶段，旨在生成迷惑性样本并保证质量。ANLI不仅有单轮挑战，还提供多轮训练和验证，利用SNLI、MNLI等数据集和RoBERTa模型进行测试，显著提升了模型的抗干扰能力。DocNLI的出现则旨在弥补ANLI的局限，它将文档级任务融合，更贴近实际应用，如FEVER和MCTest等任务。
DocNLI的独特之处在于它对文本理解和长度敏感，通过ANLI、SQuAD和假摘要生成来模拟真实场景，区分"蕴含"与"不蕴含"的混淆。实验结果表明，它对RoBERTa和LongFormer模型构成挑战，同时训练出的模型在下游NLP任务中表现出色。深度学习爱好者们应当关注这个领域的新进展，参考诸如GLUE、SuperGLUE等论文和数据集，以及Transformer模型和FEVER等研究。
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