SST和QNLI两个数据集介绍

SST（Stanford Sentiment Treebank）是由斯坦福大学开发的一个情感分析数据集。它包含了句子和短语的情感标签，标签分为五个类别：非常负面、负面、中性、正面和非常正面。SST数据集通过将句子分解为子短语，并为每个子短语分配情感标签，从而构建了一颗情感树。这个数据集常用于情感分析任务的训练和评估。

QNLI（Question Natural Language Inference）是由谷歌开发的一个自然语言推理数据集。它主要用于判断给定问题和给定假设之间的关系，包括蕴含、中性和矛盾。QNLI数据集基于自然语言推理任务，其中包含了带有问题和假设的句子对，并要求模型根据问题和假设之间的关系进行分类。这个数据集常用于自然语言推理和文本匹配任务的训练和评估。