PetrochukM/PyTorch-NLP

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#26 ouverte le 27 avr. 2018

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Description

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.

Guide contributeur

Direction de recherche
Implémentez une classe de dataset GLUE qui hérite de torch.utils.data.Dataset, chargeant chaque tâche GLUE (par exemple SST 2, QQP, MNLI) depuis la bibliothèque datasets de Hugging Face ou des fichiers de données brutes. Assurez une tokenisation et un mappage d'étiquettes corrects.
Stack technique
python
Domaine
machine learning
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
Une demi journée
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
PythonPyTorch
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
75