MedNLI-临床文本中的自然语言推理 信息 该存储库包含用于完全重现本文中的实验的代码。 因此，它具有相当多的依赖关系，并且安装起来并不容易。 如果您只想使用带有预训练模型的简单现成的基准，请查看我们的基准存储库： : 安装 克隆此仓库： git clone ... 安装NumPy： pip install numpy==1.13.3 安装PyTorch v0.2.0： pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.2.0.post3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl （请参阅以获取详细信息） 安装要求： pip install -r requirements.txt 安装MetaMap： ：//metamap.nlm.nih.gov/Installation.shtml 确

ESIM-增强的顺序推理模型 使用PyTorch实现ESIM模型以进行自然语言推理 该存储库包含Chen等人在论文介绍的序列模型的PyTorch实现。 在2016年。 下图显示了该模型的体系结构的高级视图。 该模型是在的日内瓦大学的背景下实现的。 如何 安装套件 要使用此存储库中定义的模型，您首先需要按照软件包上描述的步骤在计算机上安装PyTorch（仅在使用Windows时才需要此步骤）。 然后，要安装运行模型所需的依赖关系，只需执行命令pip install --upgrade . 从克隆的存储库内部（在根，最好是在内部）。 提取数据以训练和测试模型 位于此存储库的scripts /文件

SNLI语料库（1.0版）是一个570k人工编写的英语句子对的集合，这些句子对经过手动标记以实现平衡分类，并带有enume，矛盾和中性标签，支持自然语言推理（NLI）的任务，也称为识别文本蕴涵（RTE）。可用于探索知识图谱推理、长短期记忆神经网络。数据集来自斯坦福自然语言处理小组 。 斯坦福自然语言推理（SNLI）语料库_datasets.txt 斯坦福自然语言推理（SNLI）语料库_datasets.zip

XNLI 是由 Facebook 和纽约大学的研究者联合构建的自然语言推断数据集，包括 15 种语言的数据。我们用其中的中文数据来评估模型的语言理解能力。