发布 FICLE 数据集, 应用在 自然语言处理、文本分类 领域

本次发布的数据集 FICLE, 该数据集名为FICLE（事实不一致性分类与解释），包含约8000个样本，每个样本由一个主张和带有不一致性类型及范围的上下文句子组成。该数据集旨在帮助检测文本中的事实不一致性，并提供解释。此外，该数据集源自FEVER数据集，利用带有“反驳”标签的样本，并包括对语法和语义领域的详细注释。规模上，共有8055个样本，任务是对事实不一致性进行检测和分类。

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