我们提出了 IndoNLI 数据集，这是第一个人类收集的适用于印度尼西亚语的 NLI 数据集。我们采用 MNLI 的数据收集协议，收集了近 18K 个由众包工人和专家标注的句子对。实验结果表明，在我们的数据中，XLM-R 的性能优于其他预训练模型。最佳性能仍然远低于人类性能（13.4％的准确度差距），表明此测试集具有特别的挑战性。此外，我们的分析显示，我们的专家标注数据比众包标注数据更加多样化，注释工件更少。我们希望这个数据集可以帮助加快印尼自然语言处理研究的进展。

Oct, 2021

通过预训练模型在标注过程中使用，本文介绍了对自然语言推理进行研究的越南 NLVS 数据集 ViANLI，并证明基于该数据集训练的模型显著提高了其他越南自然语言推理数据集的结果。

Jun, 2024

通过使用自然语言生成技术和人工智能协作来创造数据集，以及使用 WANLI 数据集训练模型取得了较高精度，具有以下关键词：众包、NLP 数据集、数据集创作、人工智能、自然语言推理

Jan, 2022

本文介绍了 SciNLI，它是一个用于 NLU 的大型 NLI 数据集，旨在捕捉科学文本中的规范性，并包含 107,412 个从 NLP 和计算语言学方面的学术论文中提取的句子对。我们的实验表明，SciNLI 比现有的 NLI 数据集更难分类。使用 XLNet 的最佳模型仅实现了 78.18％的 Macro F1 得分和 78.23％的准确度，表明还有很大的改进空间。

Mar, 2022

介绍了 DocNLI 数据集，它是基于广泛的 NLP 问题构建的，涵盖了文本的多种类型和文档层级上的 NLI，而不是仅仅句子层级上的。实验表明，即使没有微调，预训练于 DocNLI 上的模型在流行的句子级基准测试中表现良好，并且推理到文档层级上的跨域 NLP 任务具有良好的泛化性能。

Jun, 2021

本文提出了 COCO-CN 数据集和推荐辅助集体注释系统，通过学习跨语言资源，完成了跨语言的图片标记、字幕和检索任务，为跨语言图像注释和检索领域做出了重要贡献。

May, 2018

研究多语言 transformers 在英文和中文自然语言推断方面的跨语言转移能力，并基于 17 个中文挑战任务对其性能进行测试。研究发现，跨语言模型在训练时使用英语和高质量的单语 NLI 数据（OCNLI）通常表现最好，而自动翻译资源则会影响其性能。

Jun, 2021

本篇研究通过重新翻译 14 种不同语言的 MNLI 数据集，包括 XNLI 测试和开发集，以改进原始 XNLI 数据集，并通过在 15 种不同语言中训练模型并分析其在自然语言推断任务上的表现来实现跨语言理解和自然语言处理，同时通过在英语以外的语言中训练模型来探索在资源匮乏的语言（如斯瓦希里和乌尔都语）中提高性能的可能性。

Jan, 2023

该研究从 13 个不同领域的语料库中抽取出超过 50 万个标记好的内容假设对，并将它们重新组织成一个名为 DNC 的大规模多样化自然语言推理数据集，以探究语句表示在不同类型推理问题中的表现。

Apr, 2018

本文提出了一种精细注释 Adversarial NLI 的方法，通过分析其数据集中不同方面的推理并使用手工编码，回答了一些问题，如哪种推理类型最常见，哪种模型在每种推理类型上的表现最好等，并希望这些注释可以使得对于 ANLI 训练的模型进行更细粒度的评估，更深入的了解模型失败和成功的原因，并且有助于在未来培训出更好的模型。

Oct, 2020