CLUE

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中文语言理解测评数据集与基准模型排行榜

CLUE基准提供全面的中文语言理解数据集、预训练模型、语料库和定期更新的排行榜。涵盖多种任务和难度,支持PaddlePaddle等深度学习框架。通过测试和对比不同模型的表现,推动中文自然语言处理技术的发展。

CLUE benchmarkPaddlePaddle中文语言理解深度学习框架排行榜Github开源项目

CLUE 项目介绍

CLUE 项目(Chinese Language Understanding Evaluation)是一个专注于中文自然语言处理的基准平台。它提供了一系列资源,包括数据集、基准(预训练)模型、语料库以及排行榜,以帮助推动中文语言理解领域的发展。

核心组成部分

数据集

CLUE 项目选择了一系列具有代表性的任务对应数据集来作为测试基准。这些数据集涵盖了不同的任务类型、数据量和任务难度,使得模型在广泛的应用场景中得到全面的评估。主要数据集包括:

  • AFQMC (蚂蚁金融语义相似度):用于评价句子对的语义相似度。
  • TNEWS (今日头条新闻分类):短文本分类任务,对新闻进行类别标注。
  • IFLYTEK (长文本分类):对各类应用主题进行的长文本分类。
  • OCNLI (中文自然语言推理):非翻译的、原生汉语的自然语言推理数据集。
  • CLUEWSC2020 (Winograd模式挑战中文版):代词消歧任务。
  • CSL (论文关键词识别):通过摘要判断关键词是否真实。
  • CMRC2018 (简体中文阅读理解):针对简体中文的阅读理解任务。
  • DRCD (繁体阅读理解):用于繁体中文的阅读理解测试。

各数据集都可以通过项目提供的公开链接进行下载和使用。

基准模型

CLUE 项目支持多个基准模型,其中包括:

  • BERT-base
  • BERT-wwm-ext
  • ERNIE-base
  • RoBERTa-large
  • XLNet-mid
  • ALBERT 各级(base, large, xlarge, xxlarge, etc.)

这些模型经过训练后,可以用于对比不同自然语言处理任务的表现。例如在分类任务中,各个模型会在特定的测试集上进行分数计算,通过排行榜展示它们的性能。

排行榜

CLUE 提供一个定期更新的排行榜,记录市场上领先的模型在各项任务中的表现。通过排行榜,用户可以了解当前最新和最优模型的表现情况。

运行说明

为了方便开发者进行测试和评估,CLUE 项目提供了一键运行的基线模型代码和使用说明。用户可以通过克隆项目,进入相应目录,运行脚本,即可开始进行模型训练和评估。

语料库

CLUE项目中的语料库CLUECorpus2020,包含超过14G的数据,主要用于语言建模、预训练或生成型任务。这些语料主要来自多个来源,并经过良好的定义和处理,以便在预训练任务中进行高效使用。

工具包

CLUE 提供了PyCLUE工具包,以便于用户更容易地在项目中进行各种语言任务的处理。PyCLUE工具包让用户能够快速地处理10个任务,并支持9大主流模型。

项目愿景

CLUE 项目旨在通过提供顶级平台来评估中文语言理解模型,从而推动中文语言技术和应用的发展。作为通用语言模型评估的有力补充,它为中文语言理解任务的发展提供了坚实的基础设施。

通过上述多种功能和资源,CLUE项目已经成为中文自然语言处理领域的重要参考标准,为学术研究和工业应用提供了宝贵的支持。

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