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license: apache-2.0
task_categories:
- sentence-similarity
language:
- zh
- en
size_categories:
- 100M<n<1B
句子对数据集
数据集从网上收集整理如下:
数据 | 语言 | 原始数据/项目地址 | 样本个数 | 原始数据描述 | 替代数据下载地址 |
---|---|---|---|---|---|
ChineseSTS | 汉语 | ChineseSTS | 24.7K | STS 中文文本语义相似度(这个数据集好像很多标签是错的,不建议使用。) | ChineseSTS |
ccks2018_task3 | 汉语 | BQ_corpus; CCKS2018_3 | TRAIN: 100K, VALID: 10K, TEST: 10K | CCKS 2018 微众银行智能客服问句匹配大赛 | BQ_corpus |
DIAC2019 | 汉语 | DIAC2019 | 6K | 以问题组的形式提供,每组问句又分为等价部分和不等价部分,等价问句之间互相组合可以生成正样本,等价问句和不等价问句之间互相组合可以生成负样本。我们提供6000组问句的训练集。 | |
LCQMC | 汉语 | LCQMC; LCQMC; C18-1166.pdf | TRAIN: 238766, VALID: 8802, TEST: 12500 | 百度知道领域的中文问题匹配数据集,目的是为了解决在中文领域大规模问题匹配数据集的缺失。该数据集从百度知道不同领域的用户问题中抽取构建数据。 | lcqmc_data |
AFQMC | 汉语 | AFQMC | TRAIN: 34334, VALID: 4316, TEST: 3861 | 蚂蚁金融语义相似度数据集,用于问题相似度计算。即:给定客服里用户描述的两句话,用算法来判断是否表示了相同的语义。 | ATEC; ATEC |
BUSTM | 汉语 | BUSTM; BUSTM | 总样本数为:177173,其中,匹配样本个数为:54805,不匹配样本个数为:122368 | 小布助手对话短文本语义匹配比赛数据集 | BUSTM |
CHIP2019 | 汉语 | CHIP2019 | 2万 | 平安医疗科技疾病问答迁移学习比赛数据集(VALID 集没有 label) | |
COVID-19 | 汉语 | COVID-19 | 天池新冠疫情相似句对判定大赛 | COVID-19 | |
Chinese-MNLI | 汉语 | Chinese-MNLI | TRAIN: 390K, VALID: 12K, TEST: 13K | 通过翻译加部分人工修正的方法,从英文原数据集生成(原数据是:蕴含,中性,冲突,的句子推理数据集,已转换为句子对)。 | |
Chinese-SNLI | 汉语 | Chinese-SNLI | TRAIN: 550K, VALID: 10K, TEST: 10K | 通过翻译加部分人工修正的方法,从英文原数据集生成(原数据是:蕴含,中性,冲突,的句子推理数据集,已转换为句子对)。 | |
OCNLI | 汉语 | OCNLI | TRAIN: 50K, VALID: 3K, TEST: 3K | 原生中文自然语言推理数据集,是第一个非翻译的、使用原生汉语的大型中文自然语言推理数据集。 | |
STS-B | 汉语 | STS-B; STS Benchmark | TRAIN: 5749, VALID: 1500, TEST: 1379 | 语义文本相似性基准测试 | STS-B; STS-B |
PAWSX-ZH | 汉语 | PAWSX | TRAIN: 49.4K, VALID: 2K, TEST: 2K | 从 PAWSX翻译成中文的数据集 | PAWSX; PAWSX |
样本示例
ChineseSTS: 这个数据集好像很多标签是错的,不建议使用。
`穆斯林认为伊斯兰教的先知(`, `)是被真主挑选成为他的信使的人物。`, `1`
`咱俩谁跟谁呀。`, `我们俩谁跟谁呀。`, `1`
`咱俩谁跟谁呀。`, `咱俩关系很好。`, `0`
`他买了王教授一本书。`, `他买了王教授的书。`, `0`
ccks2018_task3:
`用微信都6年,微信没有微粒贷功能`, `4。 号码来微粒贷`, `0`
`微信消费算吗`, `还有多少钱没还`, `0`
`为什么借款后一直没有给我回拨电话`, `怎么申请借款后没有打电话过来呢!`, `1`
`已经在银行换了新预留号码。`, `已经在银行换了新预留号码。`, `1`
DIAC2019: 这个数据集像是从分类数据集组合而来,有很多句子是重复的。
`人民法院不予受理的民事案件有哪些情形?`, `民事诉讼什么情况下不能立案`, `0`
`民事诉讼中对哪些情形的起诉法院不予受理`, `人民法院不予受理的民事案件有哪些情形?`, `1`
`民事诉讼中对哪些情形的起诉法院不予受理`, `哪些案件会给开具民事诉讼不予立案通知书`, `0`
`民事诉讼中对哪些情形的起诉法院不予受理`, `哪些情形下,不予受理民事诉讼申请?`, `1`
LCQMC:
`喜欢打篮球的男生喜欢什么样的女生`, `爱打篮球的男生喜欢什么样的女生`, `1`
`我手机丢了,我想换个手机`, `我想买个新手机,求推荐`, `1`
`大家觉得她好看吗`, `大家觉得跑男好看吗?`, `0`
`求秋色之空漫画全集`, `求秋色之空全集漫画`, `1`
AFQMC:
`蚂蚁借呗等额还款可以换成先息后本吗`, `借呗有先息到期还本吗`, `0`
`蚂蚁花呗说我违约一次`, `蚂蚁花呗违约行为是什么`, `0`
`支付宝系统点我的里面没有花呗这一项`, `我下载支付宝怎么没有花呗的`, `1`
`花呗消费超过额度有什么影响吗`, `花呗额度成负数有啥影响吗`, `1`
BUSTM:
`叫爸爸叫一声我听听`, `那你叫我一声爸爸`, `1`
`十亿韩元等于多少人民币`, `一百元人民币`, `0`
`我喜欢你那你喜欢我吗`, `你喜欢我不我也喜欢你`, `0`
`你晚上吃了什么`, `你晚上吃啥了`, `1`
CHIP2019: 这个数据集的 validation 子集没有标签。
`艾滋病窗口期会出现腹泻症状吗`, `头疼腹泻四肢无力是不是艾滋病`, `0`
`由于糖尿病引起末梢神经炎,怎么根治?`, `糖尿病末梢神经炎的治疗方法`, `1`
`H型高血压,是通所说的高血脂?`, `高血压引起脑出血怎么抢救治疗`, `0`
`你好,我60岁,患高血压,80135,爱喝酸奶可以吗?`, `高血压糖尿病人可以喝牛奶吗?`, `1`
COVID-19:
`剧烈运动后咯血,是怎么了?`, `剧烈运动后咯血是什么原因?`, `1`
`剧烈运动后咯血,是怎么了?`, `剧烈运动后为什么会咯血?`, `1`
`剧烈运动后咯血,是怎么了?`, `剧烈运动后咯血,应该怎么处理?`, `0`
`剧烈运动后咯血,是怎么了?`, `剧烈运动后咯血,需要就医吗?`, `0`
`剧烈运动后咯血,是怎么了?`, `剧烈运动后咯血,是否很严重?`, `0`
Chinese-MNLI:
`从概念上讲,奶油略读有两个基本维度-产品和地理。`, `产品和地理位置是使奶油撇油起作用的原因。`, `0`
`我们的一个号码将执行您的指示。`, `我的一个队员会非常精确地执行你的命令。`, `1`
`怎么又知道了?这又是他们的信息。`, `这些信息属于他们。`, `1`
`同性恋。`, `异性恋者。`, `0`
STS-B: 这个数据集原本是 0-5 的相似度打分,我把它转换为 >=3 的为相似,其它为不相似。这可能会导致一些问题。
`一架飞机要起飞了。`, `一架飞机正在起飞。`, `1`
`一个男人在吹一支大笛子。`, `一个人在吹长笛。`, `1`
`一个人正把切碎的奶酪撒在比萨饼上。`, `一个男人正在把切碎的奶酪撒在一块未煮好的比萨饼上。`, `1`
`三个人在下棋。`, `两个人在下棋。`, `0`
`一个男人在抽烟。`, `一个男人在滑冰。`, `0`
`一个女人在写作。`, `一个女人在游泳。`, `0`
PAWSX-ZH: 这个数据集可能不适合用于 FAQ 相似问匹配的任务。
`1975年的NBA赛季 - 76赛季是全美篮球协会的第30个赛季。`, `1975-76赛季的全国篮球协会是NBA的第30个赛季。`, `1`
`当可以保持相当的流速时,结果很高。`, `当可以保持可比较的流速时,结果很高。`, `1`
`kBox有助于等长和同心收缩以及离心训练。`, `kBox有助于偏心以及同心收缩和等长训练。`, `0`
`例如,要输入长度为4厘米的垂直线,绘制就足够了:`, `例如,为了绘制4厘米长的垂直线,只需键入:`, `0`
数据来源
参考的数据来源,展开查看
https://github.com/liucongg/NLPDataSet
https://huggingface.co/datasets/tiansz/ChineseSTS
https://zhuanlan.zhihu.com/p/454173790