Rehber bağlantılı sınav · Orta Seviye

Doğal Dil Çıkarımı ve Gereklilik Sınavı

NLI'nin gerekliliklerini, çelişkilerini ve tarafsız etiketlerini, kıyaslama veri kümelerini, dönüştürücü girdilerini ve kanıt kontrol sınırlarını öğrenin.

Soru 1 arasında 8

Doğal dil çıkarımında üç standart etiket nedir?

Her soruyu önizleyin8 sorular

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

  1. Doğal dil çıkarımında üç standart etiket nedir?
    • Gereklilik, çelişki, tarafsız
    • Olumlu, olumsuz, tarafsız
    • Doğru, yanlış, bilinmiyor
    • Konu, fiil, nesne
  2. NLI'de 'zorunluluk' ne anlama geliyor?
    • İki cümle alakasız
    • Öncül göz önüne alındığında hipotez doğru olmalıdır
    • Öncül dikkate alındığında hipotezin yanlış olması gerekir
    • Cümleler gramer açısından aynıdır
  3. 'Bir adam sahnede gitar çalıyor' önermesi göz önüne alındığında, hangi hipotez bir çelişkidir?
    • Bir kişi müzik icra ediyor
    • Kalabalık şarkıyı seviyor
    • Sahne boş
    • Bir müzisyen bir enstrüman tutuyor
  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. NLI'yi eğitmek ve değerlendirmek için yaygın olarak hangi veri kümeleri kullanılıyor?
    • SNLI ve ÇokluNLI
    • ImageNet ve CIFAR
    • MNIST ve SVHN
    • WikiText ve 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