PetrochukM/PyTorch-NLP

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#26 opened on 2018年4月27日

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説明

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.

コントリビューターガイド

技術スタック
pythonpytorch
領域
machine learningdata
Issue 種別
feature
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1-2 days
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
stale
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
clear
前提条件
PythonPyTorchbasic NLP knowledge
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
40
調査方針
Look at existing dataset classes in the PyTorch NLP repository (e.g., in torch nlp/data) to understand the interface. The GLUE benchmark consists of 9 tasks; start with one (e.g., MRPC) as a template. Review the 7 comments for any design discussions or preferences from maintainers.