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<!DOCTYPE html>
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<title>chineseGLUE</title>
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<h1 class="logo pull-left">
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<span style="float:left;color:white;">CHINESE GLUE</span>
</a>
</h1>
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<li><a href="FAQ.html">FAQ</a></li>
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<div class="contar-wrap" id="index">
<div class="item">
<div class="item-box">
<h1 style="text-align:center;">ChineseGLUE</h1>
<hr>
<p>Language Understanding Evaluation benchmark for Chinese: datasets, baselines, pre-trained models,
corpus and leaderboard</p>
<p>中文语言理解测评基准，包括代表性的数据集、基准(预训练)模型、语料库、排行榜。
我们会选择一系列有一定代表性的任务对应的数据集，做为我们测试基准的数据集。这些数据集会覆盖不同的任务、数据量、任务难度。</p>
<h4 style="line-height:30px;">定位</h4>
<p>为更好的服务中文语言理解、任务和产业界，做为通用语音模型测评的补充，通过完善中文语言理解基础设施的方式来促进中文语言模型的发展</p>
<h4 style="line-height:30px;">缘由</h4>
<p>Why do we need a benchmark for Chinese lanague understand evaluation?</p>
<p>首先，中文是一个大语种，有其自身的特定、大量的应用。如中文使用人数近14亿，是联合国官方语言之一，产业界有大量的的朋友在做中文的任务。
中文是象形文字，有文字图形；字与字之间没有分隔符，不同的分词(分字或词)会影响下游任务。</p>
<p>其次，相对于英文的数据集，中文的公开可用的数据集还比较少。很多数据集是非公开的或缺失基准测评的；多数的论文描述的模型是在英文数据集上做的测试和评估，那么对于中文效果如何？不得而知。</p>
<p>再次，语言理解发展到当前阶段，预训练模型极大的促进了自然语言理解。不同的预训练模型相继产生，但不少最先进(state of the
art)的模型，并没有官方的中文的版本，也没有对这些预训练模型在不同任务上的公开测试， 导致技术的发展和应用还有不少距离，或者说技术应用上的滞后。</p>
<p>那么，如果有一个中文任务的基准测试，包含一批大众能广泛使用和测评的数据集、适用中文任务的特点、能紧跟当前世界技术的发展，能缓解当前中文任务的一些问题，并促进相关应用的发展。</p>
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<
<div class="footer">
<p>
<span>© 2019</span>
<span><a href="https://github.com/chineseGLUE/" target="_blank">chineseGLUE</a></span>
<span>MIT license</span>
</p>
<p><span>拥抱开源、支持开源</span></p>
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