发布 CIDER 数据集, 应用在 自然语言处理、常识推理 领域

本次发布的数据集 CIDER, 该数据集是一个经过手动整理的对话解释集，其中包含了以隐性和显性知识三元组形式推断的对话对解释，这些知识三元组是通过上下文常识推理得出的。此外，该数据集还包括按常识知识类型分类的关系（例如，因果、条件、时间）。规模上，数据集包含了807个对话，每个对话包含5到12个话语。该数据集适用于进行对话级别的自然语言推理任务、跨度提取以及多选跨度选择任务。

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