PetrochukM/PyTorch-NLP

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#26 geöffnet am 27. Apr. 2018

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Beschreibung

GLUE datasets are standard for evaluating NLU tasks.

In pursuit of this objective, we introduce the General Language Understanding Evaluation benchmark (GLUE), a tool for evaluating and analyzing the performance of models across a diverse range of existing NLU tasks.

Contributor Guide

Research-Richtung
Implementieren Sie eine GLUE Dataset Klasse, die von torch.utils.data.Dataset erbt und jede GLUE Aufgabe (z.B. SST 2, QQP, MNLI) aus der Hugging Face Datasets Bibliothek oder aus Rohdaten lädt. Stellen Sie eine korrekte Tokenisierung und Beschriftungszuordnung sicher.
Tech Stack
python
Domain
machine learning
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
Halber Tag
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
PythonPyTorch
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
75