SuperGLUE自然语言理解任务基准数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：自然语言处理, NLP, 语言理解, 文本分类, 问答, 语义推理, 多任务学习
数据概述：
SuperGLUE 是一个由多个具有挑战性的自然语言理解（NLU）任务组成的数据集，旨在评估模型的泛化能力和对复杂语言现象的理解程度。该基准测试是 GLUE（General Language Understanding Evaluation）的后续版本，包含了更难的、特定于任务的语言理解任务，并提供了改进的资源和公开的排行榜。数据集由多个子任务构成，每个子任务都有其独特的数据结构和目标。
数据用途概述：
SuperGLUE 数据集主要用于开发和评估自然语言处理模型，特别是那些旨在理解和生成人类语言的模型。具体应用包括：
- 模型训练与评估： 用于训练和评估各种 NLU 模型，例如 BERT、RoBERTa、GPT 等，以衡量它们在不同语言理解任务上的性能。
- 研究与开发： 促进自然语言处理领域的研究，推动新算法和模型的开发，以解决更复杂的语言理解问题。
- 任务特定研究： 针对特定任务进行深入研究，例如问答、文本蕴含、词义消歧、共指消解等。
- 对比分析： 通过在统一的基准测试上比较不同模型的性能，进行对比分析，从而更好地理解模型的优缺点。
数据集包含以下子任务：
- BoolQ (布尔问题)：判断给定文章是否回答了某个是/否问题。
- COPA (选择性因果推理)：从两个选项中选择一个最符合前提的因果关系。
- RTE (文本蕴含)：判断一个文本是否蕴含另一个文本。
- WSC (代词消歧)：确定代词所指代的词语。
- WiC (词义消歧)：判断一个词在两个句子中的含义是否相同。
- MultiRC (多选题阅读理解)：对给定的文章和问题，从多个选项中选择正确答案。
- CB (自然语言推理)：判断一个前提是否蕴含、矛盾或与假设中立。
- ReCoRD (阅读理解，问答)：从给定的文章中找到问题的答案。
- AX-G (可接受性判断)：判断句子在语法上是否可以接受。
- AX-B (句子对)：判断两个句子是否可以接受。
