卡迪夫大学 发布 NoRA (Non-Path Reasoning with Ambiguous Facts) 数据集, 应用在 神经关系推理、自然语言处理 领域

卡迪夫大学 本次发布的数据集 NoRA (Non-Path Reasoning with Ambiguous Facts), NoRA 数据集是一个用于测试系统神经关系推理能力的新基准。该数据集旨在挑战现有模型，要求它们能够处理更加复杂的关系推理任务，如考虑多个关系路径、处理模糊事实等。数据集中的实例是基于故事和事实生成的，每个故事都包含至少一个答案集，模型需要从中推断出实体之间的关系。该数据集旨在推动系统神经关系推理领域的发展，并评估模型的泛化能力。

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