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Quiz zu Inferenz und Entailment in natürlicher Sprache

Erfahren Sie mehr über NLIs Konsequenz-, Widerspruchs- und Neutralbezeichnungen, Benchmark-Datensätze, Transformatoreingaben und Grenzwerte für die Beweisprüfung.

Verwandte FührungspfadeInferenz und Folgerung natürlicher Sprache
Frage 1 von 8

Was sind die drei Standardbezeichnungen bei der Inferenz natürlicher Sprache?

Sehen Sie sich jede Frage in der Vorschau an8 Fragen

Während Sie am Quiz teilnehmen, werden Antworten und Erklärungen angezeigt.

  1. Was sind die drei Standardbezeichnungen bei der Inferenz natürlicher Sprache?
    • Folgerung, Widerspruch, Neutralität
    • Positiv, negativ, neutral
    • Wahr, falsch, unbekannt
    • Subjekt, Verb, Objekt
  2. Was bedeutet im NLI „Konsequenz“?
    • Die beiden Sätze stehen in keinem Zusammenhang
    • Die Hypothese muss angesichts der Prämisse wahr sein
    • Die Hypothese muss angesichts der Prämisse falsch sein
    • Die Sätze sind grammatikalisch identisch
  3. Welche Hypothese ist angesichts der Prämisse „Ein Mann spielt Gitarre auf der Bühne“ ein Widerspruch?
    • Eine Person spielt Musik
    • Das Publikum liebt das Lied
    • Die Bühne ist leer
    • Ein Musiker hält ein Instrument
  4. What is an annotation artifact in an NLI dataset?
    • A model that reasons perfectly with very little data
    • A dataset where every annotator agrees
    • A premise that is always longer than its hypothesis
    • A spurious cue that lets a model guess labels without reasoning about the premise-hypothesis relation
  5. Welche Datensätze werden häufig zum Trainieren und Auswerten von NLI verwendet?
    • SNLI und MultiNLI
    • ImageNet und CIFAR
    • MNIST und SVHN
    • WikiText und Penn Treebank
  6. How can NLI support a check of a generated claim against source evidence?
    • Measure the generated claim’s length
    • Classify whether the evidence entails, contradicts, or leaves the claim neutral
    • Count unique words only
    • Translate the claim into another language
  7. In NLI, what does the neutral label mean?
    • The hypothesis is guaranteed true
    • The hypothesis is guaranteed false
    • The premise neither entails nor contradicts the hypothesis
    • The two sentences are grammatically identical
  8. How does a common transformer NLI classifier present a sentence pair to the model?
    • Encode only the hypothesis and discard the premise
    • Convert both sentences into audio first
    • Train a separate model for every word
    • Concatenate the premise and hypothesis with a separator token