PetrochukM/PyTorch-NLP

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#26 创建于 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.

贡献者指南

技术栈
pythonpytorch
领域
machine learningdata
议题类型
feature
难度面向新贡献者的预计实现难度，1 表示很小改动，5 表示专家级工作。
3
预计时间有经验贡献者完成调查、实现、测试并准备 pull request 的粗略时间范围。
1-2 days
活动状态议题当前的可参与程度：新鲜、活跃、陈旧、阻塞或等待维护者输入。
stale
清晰度议题是否清楚说明期望改动、验收标准和下一步。
clear
前置要求
PythonPyTorchbasic NLP knowledge
新手友好度1-100 的估计分数，表示该议题对首次贡献者的友好程度。
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.