PetrochukM/PyTorch-NLP

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#26 建立於 2018年4月27日

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描述

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.

貢獻者指南

技術棧
pythonpytorch
領域
machine learningdata
議題類型
feature
難度面向新貢獻者的預計實作難度，1 表示很小改動，5 表示專家級工作。
3
預計時間有經驗貢獻者完成調查、實作、測試並準備 pull request 的粗略時間範圍。
1-2 days
活動狀態議題目前的可參與程度：新鮮、活躍、陳舊、阻塞或等待維護者輸入。
stale
清晰度議題是否清楚說明預期改動、驗收標準和下一步。
clear
前置要求
PythonPyTorchbasic NLP knowledge
新手友善度1-100 的估計分數，表示該議題對首次貢獻者的友善程度。
40
研究方向
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.