悉尼科技大学 发布 InstrDialog, InstrDialog++ 数据集, 应用在 持续学习、自然语言处理 领域

悉尼科技大学 本次发布的数据集 InstrDialog, InstrDialog++, 本研究基于SuperNI数据集，创建了两个持续学习任务流：InstrDialog和InstrDialog++，分别包含19和19+19个任务，涵盖对话生成、意图识别等多个领域。数据集通过精心挑选的任务，旨在系统研究持续学习方法的效果。InstrDialog++进一步扩展了任务类型和领域，以探索不同类型任务对持续学习的影响。这些任务均通过自然语言指令模板转化为统一的文本到文本格式，便于模型理解和处理。数据集的应用领域广泛，旨在解决持续学习中的知识遗忘和知识转移问题，推动该领域的研究进展。

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