گائیڈ سے منسلک کوئز · درمیانہ سطح
نیچرل لینگویج انفرنس اینڈ انٹیلمنٹ کوئز
NLI کے داخلے، تضاد، اور غیر جانبدار لیبلز، بینچ مارک ڈیٹاسیٹس، ٹرانسفارمر ان پٹس، اور شواہد کی جانچ کی حدود سیکھیں۔
سوال 1 کی 8
قدرتی زبان میں تین معیاری لیبل کیا ہیں؟
ہر سوال کا جائزہ لیں۔8 سوالات
جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔
- قدرتی زبان میں تین معیاری لیبل کیا ہیں؟
- Entailment، تضاد، غیر جانبدار
- مثبت، منفی، غیر جانبدار
- سچا، جھوٹا، نامعلوم
- موضوع، فعل، اعتراض
- NLI میں، 'انٹیلمنٹ' کا کیا مطلب ہے؟
- دونوں جملے غیر متعلق ہیں۔
- بنیاد کے پیش نظر مفروضہ درست ہونا چاہیے۔
- بنیاد کے پیش نظر مفروضہ غلط ہونا چاہیے۔
- جملے گرامر کے لحاظ سے ایک جیسے ہیں۔
- اس بنیاد پر 'ایک آدمی اسٹیج پر گٹار بجا رہا ہے،' کون سا مفروضہ تضاد ہے؟
- ایک شخص موسیقی پیش کر رہا ہے۔
- ہجوم گانا پسند کرتا ہے۔
- سٹیج خالی ہے۔
- ایک موسیقار ایک ساز رکھتا ہے۔
- 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
- NLI کو تربیت دینے اور جانچنے کے لیے کون سے ڈیٹاسیٹس کا وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے؟
- SNLI اور MultiNLI
- امیج نیٹ اور سی آئی ایف اے آر
- MNIST اور SVHN
- WikiText اور 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