タグ: データセット

MIMIC-IT

TheoremQA

  • TheoremQA: A Theorem-driven Question Answering dataset [57.4]
    GPT-4のこれらの問題を解決する能力は非並列であり、Program-of-Thoughts Promptingの精度は51%である。 TheoremQAは、350の定理をカバーする800の高品質な質問を含むドメインの専門家によってキュレートされる。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 23 May 2023 22:35:20 GMT)
  • 定理駆動型質問応答データセットの提案、GSM8K のような数学的問題を解くより難しいとのこと。
  • GPT-4、GPT-3.5に加えCaludやOSSなLLMが比較対象になっている点が面白い。GPT-4の性能はやはり高い。
  • リポジトリはGitHub – wenhuchen/TheoremQA: The dataset and code for paper: TheoremQA: A Theorem-driven Question Answering dataset

Multi-lingual and Multi-cultural Figurative Language Understanding

  • Multi-lingual and Multi-cultural Figurative Language Understanding [69.5]
    図形言語は人間のコミュニケーションに浸透するが、NLPでは比較的過小評価されている。 Hindi, Indonesian, Javanese, Kannada, Sundanese, Swahili, Yorubaの7つの多様な言語に関するデータセットを作成しました。 我々のデータセットから,各言語は,同じ領域から派生した言語間で最も高い重なり合いを持つ,図形表現の文化的・地域的概念に依存していることが明らかとなった。 全ての言語は、事前学習データと微調整データの可用性を反映した性能の変化により、英語と比較して大きな欠陥がある。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 25 May 2023 15:30:31 GMT)
  • 多言語（多文化）な比喩表現（figurative language）のデータセット。
  • 面白いデータではあるが、日本語部分に違和感がある例があるような気もしなくはない…時間があれば修正提案をしてみようかと思う
  • GitHub – simran-khanuja/Multilingual-Fig-QA: Creating the multilingual version of Fig-QA

XTREME-UP

  • XTREME-UP: A User-Centric Scarce-Data Benchmark for Under-Represented Languages [105.5]
    データ不足は、多言語NLPシステムの開発において重要な問題である。 我々はXTREME-UPを提案する。XTREME-UPはゼロショットではなく、希少なデータシナリオに焦点を当てたベンチマークである。 XTREME-UPは、88言語にまたがる言語モデルが、9つのキーとなるユーザー中心技術上で機能する能力を評価する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 24 May 2023 06:09:28 GMT)
  • 非常に多言語のNLPベンチマーク。対象タスクもASR、OCR、AutoComplete、Transliteration、Machine Translation、QA、Ritrieval for QA、NER、Semantic Parsingと多様。
  • リポジトリはGitHub – google-research/xtreme-up

DLUE: Document Language Understanding Evaluation

  • DLUE: Benchmarking Document Language Understanding [32.6]
    文書理解能力を包括的に評価する方法については、確固たるコンセンサスはない。 本稿では,文書分類,文書構造解析,文書情報抽出,文書書き起こしの4つの代表的能力について要約する。 新しい評価フレームワークでは、新しいタスクスイートである DLUE の Document Language Understanding Evaluation を提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 16 May 2023 15:16:24 GMT)
  • 文書読解タスクのベンチマーク。document classification、document structure analysis、document information extraction、document transcriptionが対象。
  • プロジェクトサイトはDLUE – Coming Soon (dluebenchmark.com)

GeoGLUE: A GeoGraphic Language Understanding Evaluation Benchmark

  • GeoGLUE: A GeoGraphic Language Understanding Evaluation Benchmark [56.1]
    我々はGeoGLUEと呼ばれるGeoGraphic Language Understanding Evaluationベンチマークを提案する。 オープンソースの地理資源からデータを収集し、6つの自然言語理解タスクを導入する。 我々は,GeoGLUEベンチマークの有効性と意義を示す一般ベースラインの評価実験と解析を行った。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 11 May 2023 03:21:56 GMT)
  • 地理的情報を含めた自然言語処理ベンチマーク、Geo-POI Searching、 GeoSequence Tagging、Geo-Text Classificationがタスク。実用性が高そうなタスクという印象。
  • リポジトリは地理语义理解能力评测基准 · 数据集 (modelscope.cn)

Huatuo-26M

Multimodal C4

  • Multimodal C4: An Open, Billion-scale Corpus of Images Interleaved With Text [104.0]
    テキスト内ビジョンやFlamingoのような言語モデルは、任意のインターリーブされた画像とテキストのシーケンスを入力としてサポートする。 このインターフェースをサポートするために、インターリーブされた画像+テキストを含むウェブコーパス上でプレトレーニングが行われる。 我々はMultimodal C4 (mmc4) をリリースした。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Fri, 14 Apr 2023 06:17:46 GMT)
  • 非常にありがたいマルチモーダルなデータセット。103Mドキュメント、585Mイメージ、43Btokenと大規模。
  • 「mmc4 is constructed from public webpages contained in the cleaned English c4 corpus.」とのことで日本語はほぼ入っていなさそう・・・
  • プロジェクトサイトはGitHub – allenai/mmc4: MultimodalC4 is a multimodal extension of c4 that interleaves millions of images with text.

SportsMOT

  • SportsMOT: A Large Multi-Object Tracking Dataset in Multiple Sports Scenes [44.5]
    本稿では,emphSportsMOTと呼ばれる多種多様なスポーツシーンにおける大規模多目的追跡データセットを提案する。 240のビデオシーケンス、150Kフレーム以上、およびバスケットボール、バレーボール、サッカーを含む3つのスポーツカテゴリーから収集された1.6M以上のバウンディングボックスで構成されている。 本稿では,emphMixSortと呼ばれる新しい多対象追跡フレームワークを提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 13 Apr 2023 12:23:36 GMT)
  • スポーツを対象としたマルチオブジェクトトラッキングデータセット
  • 動きが激しく、見た目での区別がつきそうでつかないという難しそうなデータだという印象
  • SportsMOT Dataset – DeeperAction

MoocRadar