整理了NLP领域的比赛、数据集、模型

比赛 网站 主办方(作者)
decaNLP http://decanlp.com/ Salesforce
CLUE https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE 中文任务基准
GLUE https://gluebenchmark.com/tasks
BioBERT https://github.com/dmis-lab/biobert 生物医学领域的NLP任务
ERNIE https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE 百度飞桨
ALBERT

decaNLP

自然语言十项全能多任务挑战

Natural Language Decathlon (decaNLP) 是一个新的基准,要求单独的系统能够完成10项独立的自然语言任务。

  1. 问答 Stanford Question Answering Dataset (SQuAD 1.1)
  2. 机器翻译 International Workshop on Spoken Language Translation (IWSLT),
  3. 自动摘要 CNN/DailyMail (CNN/DM) corpus.
  4. 自然语言推理 Multi-Genre Natural Language Inference Corpus (MNLI).
  5. 情感分析 Stanford Sentiment Treebank (SST),
  6. 语义标签标注 QA-SRL 1.0.
  7. 关系抽取 QA-ZRE,
  8. 面向全域的对话 Wizard of Oz (WOZ)
  9. 语义解析 WikiSQL 【Seq2SQL,https://github.com/salesforce/WikiSQL
  10. 常识推理 Modified Winograd Schema Challenge, MWSC)

评测-GLUE

CoLA、 SST-2、 MRPC、 STS-B、 QQP、 MNLI-m、 QNLI、 RTE

评测-CLUE

  1. 中文任务基准评测CLUE

  2. AFQMC:蚂蚁语义相似度(Acc);

  3. TNEWS:文本分类(Acc);

  4. IFLYTEK:长文本分类(Acc);

  5. CMNLI: 自然语言推理中文版;

  6. COPA: 因果推断;

  7. WSC: Winograd模式挑战中文版;

  8. CSL: 中国科学文献数据集;

模型-BioBERT

https://github.com/dmis-lab/biobert

  1. NER
    命名实体识别
  2. RE
    关系抽取
  3. QA
    问答

模型-ERNIE

https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/blob/develop/README.zh.md

  1. 自然语言推断 XNLI
  2. 阅读理解 DuReader、CMRC2018、DRCD
  3. 命名实体识别 MSRA-NER(SIGHAN2006)
  4. 情感分析 ChnSentiCorp
  5. 问答任务 NLPCC2016-DBQA
  6. 语义相似度 LCQMC、BQ Corpus

模型-ALBERT

模型-TinyBERT

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