Test legat de ghid · Mediu Nivel
Test de inferență și implicare în limbaj natural
Aflați implicarea, contradicția și etichetele neutre ale NLI, seturile de date de referință, intrările transformatorului și limitele de verificare a dovezilor.
Întrebare 1 de 8
Care sunt cele trei etichete standard în inferența limbajului natural?
Previzualizează fiecare întrebare8 întrebări
Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.
- Care sunt cele trei etichete standard în inferența limbajului natural?
- Implicare, contradicție, neutru
- Pozitiv, negativ, neutru
- Adevărat, fals, necunoscut
- Subiect, verb, obiect
- În NLI, ce înseamnă „implicare”?
- Cele două propoziții nu au legătură
- Ipoteza trebuie să fie adevărată având în vedere premisa
- Ipoteza trebuie să fie falsă având în vedere premisa
- Propozițiile sunt identice din punct de vedere gramatical
- Având în vedere premisa „Un bărbat cântă la chitară pe scenă”, care ipoteză este o contradicție?
- O persoană interpretează muzică
- Mulțimea adoră cântecul
- Scena este goală
- Un muzician ține în mână un instrument
- 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
- Ce seturi de date sunt utilizate pe scară largă pentru instruirea și evaluarea NLI?
- SNLI și MultiNLI
- ImageNet și CIFAR
- MNIST și SVHN
- WikiText și Penn Treebank
- 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
- 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
- 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