| Название | Идентификатор | Тип задания | Метрика | Лицензия | Скачать | Результат HB | 
|---|---|---|---|---|---|---|
| Textual Entailment Recognition for Russian | TERRa | Бинарная классификация | Accuracy | MIT License | 0.92 | 
Recognizing Textual Entailment - общая задача, которая охватывает основные потребности семантического вывода во многих приложениях NLP, таких как вопросно-ответные системы, информационный поиск, извлечение информации, суммаризация. Эта задача требует понимания, является ли значение одного текста вытекающим (может быть выведено) из другого текста в данной паре.
RTE (Recognizing Textual Entailment) классификация пары предложений - Entailment - Not Entailment
{
  "premise": "Автор поста написал в комментарии, что прорвалась канализация.",
  "hypothesis": "Автор поста написал про канализацию.",
  "label": "entailment",
  "idx": "6062"
}
        
                Все примеры были собраны из открытых новостных источников и литературных журналов, затем вручную перепроверены и дополнены человеческой оценкой на Yandex.Toloka
RTE соревнование (ACL)
Английский RTE - Точность: 92.5%