Natural Language Inference

Natural Language Inference related modeling class

class pororo.tasks.natural_language_inference.PororoNliFactory(task: str, lang: str, model: Optional[str])

Bases: pororo.tasks.utils.base.PororoFactoryBase

Classification based Natural Language Inference using KorNLI, MNLI, SNLI dataset

English (roberta.base.en.nli)

• dataset: MNLI (Adina Williams et al. 2017)

• metric: Accuracy (87.6)

Korean (brainbert.base.ko.kornli)

• dataset: KorNLI (Ham et al. 2020)

• metric: Accuracy (82.75)

Japanese (jaberta.base.ja.nli)

• dataset: XNLI (Alexis Conneau et al. 2018)

• metric: Accuracy (85.27)

Chinese (zhberta.base.zh.nli)

• dataset: XNLI (Alexis Conneau et al. 2018)

• metric: Accuracy (84.25)

Examples

>>> nli = Pororo(task="nli", lang="ko")
>>> nli("저는, 그냥 알아내려고 거기 있었어요", "나는 처음부터 그것을 잘 이해했다")
'Contradiction'
>>> nli = Pororo(task="nli", lang="ja")
# ["오래된 신사는 세탁을하면서 사진을 찍고있는 것이 유머러스하다는 것을 알 수 있습니다.", "세탁을하면서 남자가 웃는"]
>>> nli('古い紳士は、洗濯をしながら写真を撮っていることがユーモラスであることがわかります。', '洗濯をしながら男が笑う')
'Entailment'
# ["한 무리의 사람들이 건물 지붕 가장자리에있는 세 사람을 올려다 보았습니다.", "세 사람이 계단을 내려 가고 있습니다."]
>>> nli = Pororo(task="nli", lang="zh")
>>> nli('一群人抬头看着建筑物屋顶边缘的3人。', '三人正在楼梯上爬下来。')
'Contradiction'
>>> nli = Pororo(task="nli", lang="en")
>>> nli("A soccer game with multiple males playing.", "Some men are playing a sport.")
'Entailment'

static get_available_langs()

static get_available_models()

load(device)

Load user-selected task-specific model

Parameters

device (str) – device information

Returns

User-selected task-specific model

Return type

object

class pororo.tasks.natural_language_inference.PororoBertNli(model, config)

Bases: pororo.tasks.utils.base.PororoBiencoderBase

predict(sent_a: str, sent_b: str, **kwargs)

Conduct Natural Language Inference

Parameters

• sent_a – (str) first sentence to be encoded

• sent_b – (str) second sentence to be encoded

Returns

predicted NLI label - Neutral, Entailment, or Contradiction

Return type

str