Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
premise
stringclasses
10 values
hypothesis
stringlengths
15
84
label
int64
0
2
แŠฅแŠ“แ‰ด แ‰คแ‰ต แˆ˜แŒฅแ‰ปแˆˆแˆ แŠ แˆˆ
แ‹จแ‰ตแˆแˆ…แˆญแ‰ต แ‰คแ‰ฑ แŠ แ‹แ‰ถแ‰ฅแˆต แŠฅแŠ•แ‹ฒแ‹ซแ‹ˆแˆญแ‹ฐแ‹ แŠฅแŠ“แ‰ฑแŠ• แŒ แˆซ
1
แŠฅแŠ“แ‰ด แ‰คแ‰ต แˆ˜แŒฅแ‰ปแˆˆแˆ แŠ แˆˆ
แŠ แŠ•แ‹ตแˆ แ‰ƒแˆ แŠ แˆแ‰ฐแŠ“แŒˆแˆจแˆ
2
แŠฅแŠ“แ‰ด แ‰คแ‰ต แˆ˜แŒฅแ‰ปแˆˆแˆ แŠ แˆˆ
แ‰คแ‰ต แŠฅแŠ•แ‹ฐแ‹ฐแˆจแˆฐ แˆˆแŠฅแŠ“แ‰ฑ แАแŒˆแˆซแ‰ต
0
แŠฆแˆ… แ‹จแŠฅแ‰ฃแ‰ฅ แ‹ˆแŠ•แ‹ แАแ‰ แˆญ แŠฆแˆ… แ‹จแŠฅแ‰ฃแ‰ฅ แ‹ˆแŠ•แ‹ แ‰ฅแ‹™ แŠฅแ‰ฃแ‰ฅ แ‹ซแˆˆแ‰ แ‰ต แАแ‰ แˆญ
แˆแŠ•แˆ แŠฅแŠ•แŠณแŠ• แˆตแˆ™ แ‰ขแˆ†แŠ•แˆ แ‹จแŠฅแ‰ฃแ‰ฅ แ‹ˆแŠ•แ‹ แ‰ แŠฅแ‹แАแ‰ฑ แˆแŠ•แˆ แŠฅแ‰ฃแ‰ฅ แ‹จแˆˆแ‹แˆ แฃ แˆตแˆ™แˆ แˆˆแŠฅแˆฑ S แ‰…แˆญแ… แАแ‹
2
แŠฆแˆ… แ‹จแŠฅแ‰ฃแ‰ฅ แ‹ˆแŠ•แ‹ แАแ‰ แˆญ แŠฆแˆ… แ‹จแŠฅแ‰ฃแ‰ฅ แ‹ˆแŠ•แ‹ แ‰ฅแ‹™ แŠฅแ‰ฃแ‰ฅ แ‹ซแˆˆแ‰ แ‰ต แАแ‰ แˆญ
แ‹จแŠฅแ‰ฃแ‰ฅ แ‹ˆแŠ•แ‹™ แ‰ฅแ‹™ แ‰ฃแˆˆแˆ˜แŠ•แŒ แ‰† แŠคแˆŠแ‹Žแ‰ฝ แŠ แˆ‰แ‰ต
1
แŠฆแˆ… แ‹จแŠฅแ‰ฃแ‰ฅ แ‹ˆแŠ•แ‹ แАแ‰ แˆญ แŠฆแˆ… แ‹จแŠฅแ‰ฃแ‰ฅ แ‹ˆแŠ•แ‹ แ‰ฅแ‹™ แŠฅแ‰ฃแ‰ฅ แ‹ซแˆˆแ‰ แ‰ต แАแ‰ แˆญ
แ‹จแŠฅแ‰ฃแ‰ฅ แ‹ˆแŠ•แ‹™ แ‰ แŠฅแ‰ฃแ‰ฅ แ‰ฐแˆžแˆแ‰ทแˆ
0
แŠฅแАแ‹šแˆ… แŠจแแ‰ฐแŠ› แ‹ฐแˆจแŒƒ แ‹ซแˆ‹แ‰ธแ‹ แ‹จแˆžแˆˆแŠชแ‹แˆ‹แˆญ แˆ˜แˆณแˆชแ‹ซแ‹Žแ‰ฝ แ‹แˆ…แ‹ถแ‰ฝ แ‹จแˆšแАแˆฑแ‰ต แ‹จแ‰ฐแˆแŒฅแˆฎ แˆแˆญแŒซ แ‹จแŠฅแАแ‹šแˆ…แŠ• แˆžแˆˆแŠชแ‹แˆ‹แˆญ แˆตแ‰ฅแˆตแ‰ฆแ‰ฝ แ‹จแŒ‹แˆซ แ‰ฃแˆ…แˆชแ‹ซแ‰ต แˆ‹แ‹ญ แˆ˜แˆตแˆซแ‰ต แˆตแˆˆแˆšแ‰ฝแˆ แŠฅแАแ‹šแ‹ซ แ‹จแŒ‹แˆซ แŠ•แ‰ฅแˆจแ‰ถแ‰ฝ แ‹จแˆ˜แˆ‹แˆ˜แ‹ต แ‰ฅแ‰ƒแ‰ตแŠ• แˆฒแŒจแˆแˆฉ แАแ‹
แˆแˆ‰แˆ แˆžแˆŽแŠชแ‹แˆ‹แŠชแ‹Šแ‹ แŠฅแ‰ƒแ‹Žแ‰ฝ แŠฅแŠฉแˆ แ‹ˆแˆฐแ‰ฅแˆฐแ‰ฅ แŠ“แ‰ธแ‹
2
แŠฅแАแ‹šแˆ… แŠจแแ‰ฐแŠ› แ‹ฐแˆจแŒƒ แ‹ซแˆ‹แ‰ธแ‹ แ‹จแˆžแˆˆแŠชแ‹แˆ‹แˆญ แˆ˜แˆณแˆชแ‹ซแ‹Žแ‰ฝ แ‹แˆ…แ‹ถแ‰ฝ แ‹จแˆšแАแˆฑแ‰ต แ‹จแ‰ฐแˆแŒฅแˆฎ แˆแˆญแŒซ แ‹จแŠฅแАแ‹šแˆ…แŠ• แˆžแˆˆแŠชแ‹แˆ‹แˆญ แˆตแ‰ฅแˆตแ‰ฆแ‰ฝ แ‹จแŒ‹แˆซ แ‰ฃแˆ…แˆชแ‹ซแ‰ต แˆ‹แ‹ญ แˆ˜แˆตแˆซแ‰ต แˆตแˆˆแˆšแ‰ฝแˆ แŠฅแАแ‹šแ‹ซ แ‹จแŒ‹แˆซ แŠ•แ‰ฅแˆจแ‰ถแ‰ฝ แ‹จแˆ˜แˆ‹แˆ˜แ‹ต แ‰ฅแ‰ƒแ‰ตแŠ• แˆฒแŒจแˆแˆฉ แАแ‹
แ‰ฅแ‹™ แ‹ˆแˆฐแ‰ฅแˆฐแ‰ฅ แˆžแˆŽแŠชแ‹แˆ‹แŠชแ‹Šแ‹ แŠฅแ‰ƒแ‹ˆแ‰ฝ แ‰ แ‰ฐแˆˆแ‹ซแ‹จ แˆแŠ”แ‰ณ แˆŠแŠจแˆฐแ‰ฑ แ‹ญแ‰ฝแˆ‹แˆ‰
0
แŠฅแАแ‹šแˆ… แŠจแแ‰ฐแŠ› แ‹ฐแˆจแŒƒ แ‹ซแˆ‹แ‰ธแ‹ แ‹จแˆžแˆˆแŠชแ‹แˆ‹แˆญ แˆ˜แˆณแˆชแ‹ซแ‹Žแ‰ฝ แ‹แˆ…แ‹ถแ‰ฝ แ‹จแˆšแАแˆฑแ‰ต แ‹จแ‰ฐแˆแŒฅแˆฎ แˆแˆญแŒซ แ‹จแŠฅแАแ‹šแˆ…แŠ• แˆžแˆˆแŠชแ‹แˆ‹แˆญ แˆตแ‰ฅแˆตแ‰ฆแ‰ฝ แ‹จแŒ‹แˆซ แ‰ฃแˆ…แˆชแ‹ซแ‰ต แˆ‹แ‹ญ แˆ˜แˆตแˆซแ‰ต แˆตแˆˆแˆšแ‰ฝแˆ แŠฅแАแ‹šแ‹ซ แ‹จแŒ‹แˆซ แŠ•แ‰ฅแˆจแ‰ถแ‰ฝ แ‹จแˆ˜แˆ‹แˆ˜แ‹ต แ‰ฅแ‰ƒแ‰ตแŠ• แˆฒแŒจแˆแˆฉ แАแ‹
แŠฅแАแ‹šแˆ… แˆžแˆŽแŠชแ‹แˆ‹แŠชแ‹Šแ‹ แˆ˜แˆณแˆชแ‹ซแ‹Žแ‰ฝ แ‰ แ‰ฅแ‹›แ‰ต แˆ˜แˆญแ‹›แˆ›แ‹Žแ‰ฝแŠ• แˆ˜แŠจแˆ‹แŠจแ‹ซ แˆˆแˆ›แˆแˆจแ‰ต แ‹ญแŒ แ‰…แˆ›แˆ‰
1
แ‹ˆแ‹ฐ แŒŒแ‰ณ แŒแˆŠแ‹ซแŠ• แ‹ญแŒแ‰ฃแŠ แŒ แ‹จแ‰€
แˆˆแŒŒแ‰ณ แŒแˆŠแ‹ซแŠ• แŠ แŠ•แ‹ต แАแŒˆแˆญ แˆ˜แŒ แ‹จแ‰… แˆแˆแŒŽ แАแ‰ แˆญ
0
แ‹ˆแ‹ฐ แŒŒแ‰ณ แŒแˆŠแ‹ซแŠ• แ‹ญแŒแ‰ฃแŠ แŒ แ‹จแ‰€
แŒŒแ‰ณ แŒแˆŠแ‹ซแŠ• แˆšแˆตแ‰ฑแŠ• แŠฅแŠ•แ‹ฒแ‹ซแ‹ตแŠ•แˆˆแ‰ต แˆ˜แŒ แ‹จแ‰… แˆแˆแŒŽ แАแ‰ แˆญ
1
แ‹ˆแ‹ฐ แŒŒแ‰ณ แŒแˆŠแ‹ซแŠ• แ‹ญแŒแ‰ฃแŠ แŒ แ‹จแ‰€
แŒŒแ‰ณ แŒแˆŠแ‹ซแŠ• แ‹จแ‰ตแˆ แ‹จแˆ›แ‹ญแ‰ณแ‹ญ แАแ‰ แˆญ
2
แŠฅแАแ‹šแˆ…แŠ• แˆตแ‰ฅแˆตแ‰ฆแ‰ฝ แŠซแ‹จแˆ… แ‰ แŠ‹แˆ‹แฃ แŠฎแˆจแ‰ฅแ‰ณแ‹แŠ• แ‹ˆแ‹ฐ แŠฎแˆšแˆฝแАแˆฉ แ‰คแ‰ต แ‹แŒฃแฃ แŠฅแ‹šแ‹ซแˆ แ‰ แ‹™แˆชแ‹ซแ‹ แˆตแˆ‹แˆˆแ‹ แ‹จแ‰ฃแˆ…แˆญ แ‹ณแˆญแ‰ป แŠฅแŠ“ แˆตแˆˆแˆŒแˆ‹แ‹ แ‹จแˆ˜แˆญแŠจแ‰ฅ แŒฃแ‰ขแ‹ซ แŒแ‰ข แŒฅแˆฉ แŠฅแ‹ญแ‰ณแ‹Žแ‰ฝแŠ• แ‰ณแŒˆแŠ›แˆˆแˆ…
แ‰ แŠฎแˆจแ‰ฅแ‰ณแ‹ แŠ แŠ“แ‰ต แˆ‹แ‹ญ แŒ€แˆแ‰ฃแ‹Žแ‰ฝแŠ• โ€‹โ€‹แˆ›แ‹จแ‰ต แ‰ตแ‰ฝแˆ‹แˆˆแˆ…
1
แŠฅแАแ‹šแˆ…แŠ• แˆตแ‰ฅแˆตแ‰ฆแ‰ฝ แŠซแ‹จแˆ… แ‰ แŠ‹แˆ‹แฃ แŠฎแˆจแ‰ฅแ‰ณแ‹แŠ• แ‹ˆแ‹ฐ แŠฎแˆšแˆฝแАแˆฉ แ‰คแ‰ต แ‹แŒฃแฃ แŠฅแ‹šแ‹ซแˆ แ‰ แ‹™แˆชแ‹ซแ‹ แˆตแˆ‹แˆˆแ‹ แ‹จแ‰ฃแˆ…แˆญ แ‹ณแˆญแ‰ป แŠฅแŠ“ แˆตแˆˆแˆŒแˆ‹แ‹ แ‹จแˆ˜แˆญแŠจแ‰ฅ แŒฃแ‰ขแ‹ซ แŒแ‰ข แŒฅแˆฉ แŠฅแ‹ญแ‰ณแ‹Žแ‰ฝแŠ• แ‰ณแŒˆแŠ›แˆˆแˆ…
แ‰ แŠฎแˆจแ‰ฅแ‰ณแ‹ แŠ แŠ“แ‰ต แˆ‹แ‹ญ แ‹จแ‰ฃแˆ…แˆญ แ‹ณแˆญแ‰ป แŠฅแ‹ญแ‰ณแ‹Žแ‰ฝแŠ• แˆ›แ‹จแ‰ต แ‰ตแ‰ฝแˆ‹แˆˆแˆ…
0
แŠฅแАแ‹šแˆ…แŠ• แˆตแ‰ฅแˆตแ‰ฆแ‰ฝ แŠซแ‹จแˆ… แ‰ แŠ‹แˆ‹แฃ แŠฎแˆจแ‰ฅแ‰ณแ‹แŠ• แ‹ˆแ‹ฐ แŠฎแˆšแˆฝแАแˆฉ แ‰คแ‰ต แ‹แŒฃแฃ แŠฅแ‹šแ‹ซแˆ แ‰ แ‹™แˆชแ‹ซแ‹ แˆตแˆ‹แˆˆแ‹ แ‹จแ‰ฃแˆ…แˆญ แ‹ณแˆญแ‰ป แŠฅแŠ“ แˆตแˆˆแˆŒแˆ‹แ‹ แ‹จแˆ˜แˆญแŠจแ‰ฅ แŒฃแ‰ขแ‹ซ แŒแ‰ข แŒฅแˆฉ แŠฅแ‹ญแ‰ณแ‹Žแ‰ฝแŠ• แ‰ณแŒˆแŠ›แˆˆแˆ…
แŠจแŠฎแˆจแ‰ฅแ‰ณแ‹ แŠ แŠ“แ‰ต แˆ‹แ‹ญ แ‹จแ‰ฃแˆ…แˆญ แ‹ณแˆญแ‰ปแ‹แŠ• แˆ›แ‹จแ‰ต แŠ แ‰ตแ‰ฝแˆแˆ
2
แ‹จแˆฐแ‹ แŠƒแ‹ญแˆ แˆฅแˆญแ‹“แ‰ถแ‰ฝ แ‹จแ‰ฐแŒ แŠ“แŠจแˆฉ แˆฒแˆ†แŠ• แˆˆแ‰ฐแˆตแ‹แ‹แ‹ แ‹จแ‹ฐแŠ•แ‰ แŠ› แˆ˜แˆ แˆจแ‰ต แ‰€แŒฃแ‹ญแАแ‰ต แ‹ซแˆˆแ‹ แ‹ตแŒ‹แ แˆˆแˆ›แˆจแŒ‹แŒˆแŒฅ แŠ แ‹ณแ‹ฒแˆต แ‹จแŠฎแˆญแ–แˆฌแ‰ต แˆ˜แ‹‹แ‰…แˆฎแ‰ฝ แ‰ แแŒฅแАแ‰ต แ‰ฐแ‹ˆแˆตแАแ‹‹แˆแข
แ‹จแˆฐแ‹ แŠƒแ‹ญแˆ แˆฅแˆญแ‹“แ‰ถแ‰ฝแŠ• แ‰ แˆ›แŒ แŠ“แŠจแˆญ แˆˆแŠ แ‹ณแ‹ฒแˆต แ‹จแŠฎแˆญแ–แˆฌแ‰ต แˆ˜แ‹‹แ‰…แˆฎแ‰ฝ แŠญแแˆ แ‰ฐแˆแŒฅแˆฏแˆแข
1
แ‹จแˆฐแ‹ แŠƒแ‹ญแˆ แˆฅแˆญแ‹“แ‰ถแ‰ฝ แ‹จแ‰ฐแŒ แŠ“แŠจแˆฉ แˆฒแˆ†แŠ• แˆˆแ‰ฐแˆตแ‹แ‹แ‹ แ‹จแ‹ฐแŠ•แ‰ แŠ› แˆ˜แˆ แˆจแ‰ต แ‰€แŒฃแ‹ญแАแ‰ต แ‹ซแˆˆแ‹ แ‹ตแŒ‹แ แˆˆแˆ›แˆจแŒ‹แŒˆแŒฅ แŠ แ‹ณแ‹ฒแˆต แ‹จแŠฎแˆญแ–แˆฌแ‰ต แˆ˜แ‹‹แ‰…แˆฎแ‰ฝ แ‰ แแŒฅแАแ‰ต แ‰ฐแ‹ˆแˆตแАแ‹‹แˆแข
แ‹จแŠฎแˆญแ–แˆฌแ‰ต แˆ˜แ‹‹แ‰…แˆฎแ‰ฝ แ‰ฐแˆแŒ แˆฉแข
0
แ‹จแˆฐแ‹ แŠƒแ‹ญแˆ แˆฅแˆญแ‹“แ‰ถแ‰ฝ แ‹จแ‰ฐแŒ แŠ“แŠจแˆฉ แˆฒแˆ†แŠ• แˆˆแ‰ฐแˆตแ‹แ‹แ‹ แ‹จแ‹ฐแŠ•แ‰ แŠ› แˆ˜แˆ แˆจแ‰ต แ‰€แŒฃแ‹ญแАแ‰ต แ‹ซแˆˆแ‹ แ‹ตแŒ‹แ แˆˆแˆ›แˆจแŒ‹แŒˆแŒฅ แŠ แ‹ณแ‹ฒแˆต แ‹จแŠฎแˆญแ–แˆฌแ‰ต แˆ˜แ‹‹แ‰…แˆฎแ‰ฝ แ‰ แแŒฅแАแ‰ต แ‰ฐแ‹ˆแˆตแАแ‹‹แˆแข
แ‹จแˆฐแ‹ แŠƒแ‹ญแˆ แˆฅแˆญแ‹“แ‰ต แŠจแ‰€แ‹ตแˆžแ‹ แˆแŠ”แ‰ณ แ‰ แˆ‹แ‹ญ แ‰ฐแ‹˜แˆญแŒแ‰ทแˆแข
2
แ‰ 1940 แŠ แŠซแ‰ฃแ‰ข แ‹จแ‰ฐแ‹ˆแˆˆแ‹ฐแ‹ แŠฅแˆตแˆ‹แˆ›แ‹Š แŠฅแŠ•แ‰…แˆตแ‰ƒแˆด แ‹จแ‹˜แˆ˜แŠ“แ‹Šแ‹ แ‹“แˆˆแˆ แˆแˆญแ‰ต แАแ‹แฃ แ‰ แˆ›แˆญแŠญแˆฒแˆตแ‰ต-แˆŒแŠ’แŠ’แˆตแ‰ต แ‹จแŠ แ‰ฅแ‹ฎแ‰ณแ‹Š แŠ แ‹ฐแˆจแŒƒแŒ€แ‰ต แŒฝแŠ•แˆฐ แˆƒแˆณแ‰ฆแ‰ฝ แ‰ฐแŒฝแ‹•แŠ– แ‹จแ‰ฐแŒˆแŠ˜ แАแ‹แข
แ‹จแˆ›แˆญแŠญแˆฒแˆตแ‰ต-แˆŒแŠ’แŠ’แˆตแ‰ต แŒฝแŠ•แˆฐ-แˆ€แˆณแ‰ฆแ‰ฝ แ‰ แŠฅแˆตแˆ‹แˆ›แ‹Š แŠฅแŠ•แ‰…แˆตแ‰ƒแˆด แ‹แˆตแŒฅ แ‰ฐแŠซแ‰ฐแ‹‹แˆ::
0
แ‰ 1940 แŠ แŠซแ‰ฃแ‰ข แ‹จแ‰ฐแ‹ˆแˆˆแ‹ฐแ‹ แŠฅแˆตแˆ‹แˆ›แ‹Š แŠฅแŠ•แ‰…แˆตแ‰ƒแˆด แ‹จแ‹˜แˆ˜แŠ“แ‹Šแ‹ แ‹“แˆˆแˆ แˆแˆญแ‰ต แАแ‹แฃ แ‰ แˆ›แˆญแŠญแˆฒแˆตแ‰ต-แˆŒแŠ’แŠ’แˆตแ‰ต แ‹จแŠ แ‰ฅแ‹ฎแ‰ณแ‹Š แŠ แ‹ฐแˆจแŒƒแŒ€แ‰ต แŒฝแŠ•แˆฐ แˆƒแˆณแ‰ฆแ‰ฝ แ‰ฐแŒฝแ‹•แŠ– แ‹จแ‰ฐแŒˆแŠ˜ แАแ‹แข
แŠฅแˆตแˆ‹แˆ›แ‹Šแ‹ แŠฅแŠ•แ‰…แˆตแ‰ƒแˆด แ‹จแ‰ฐแŒ€แˆ˜แˆจแ‹ แ‰ แˆตแ‹ตแˆตแ‰ฐแŠ›แ‹ แŠญแแˆˆ แ‹˜แˆ˜แŠ• แАแ‹แข
2
แ‰ 1940 แŠ แŠซแ‰ฃแ‰ข แ‹จแ‰ฐแ‹ˆแˆˆแ‹ฐแ‹ แŠฅแˆตแˆ‹แˆ›แ‹Š แŠฅแŠ•แ‰…แˆตแ‰ƒแˆด แ‹จแ‹˜แˆ˜แŠ“แ‹Šแ‹ แ‹“แˆˆแˆ แˆแˆญแ‰ต แАแ‹แฃ แ‰ แˆ›แˆญแŠญแˆฒแˆตแ‰ต-แˆŒแŠ’แŠ’แˆตแ‰ต แ‹จแŠ แ‰ฅแ‹ฎแ‰ณแ‹Š แŠ แ‹ฐแˆจแŒƒแŒ€แ‰ต แŒฝแŠ•แˆฐ แˆƒแˆณแ‰ฆแ‰ฝ แ‰ฐแŒฝแ‹•แŠ– แ‹จแ‰ฐแŒˆแŠ˜ แАแ‹แข
แŠฅแˆตแˆ‹แˆ›แ‹Šแ‹ แŠ•แ‰…แŠ“แ‰„แ‹ แŠจแˆ˜แАแˆป แ‹จแ‰ฐแˆ˜แˆฐแˆจแ‰ฐแ‹ แˆˆแˆ›แˆ…แ‰ แˆซแ‹Š แ‰…แˆตแ‰€แˆณ แАแ‰ แˆญแข
1
แˆตแŒฆแ‰ณแˆ… แˆˆ85แŠ› แ‹“แˆ˜แ‰ต แŠญแ‰ฅแˆจ แ‰ แ‹“แˆ‹แ‰ฝแŠ• แŠ แˆตแˆแˆ‹แŒŠ แАแ‹แข
แ‹ซแŒˆแŠ˜แАแ‹ แˆตแŒฆแ‰ณ แˆแˆ‰ แŠฅแŠ•แ‹ฐ แŠ แŠ•แ‰ฐ แˆตแŒฆแ‰ณ แŠ แˆตแˆแˆ‹แŒŠ แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแˆแข
1
แˆตแŒฆแ‰ณแˆ… แˆˆ85แŠ› แ‹“แˆ˜แ‰ต แŠญแ‰ฅแˆจ แ‰ แ‹“แˆ‹แ‰ฝแŠ• แŠ แˆตแˆแˆ‹แŒŠ แАแ‹แข
แˆตแˆˆ แˆตแŒฆแ‰ณแˆ… แˆแŠ•แˆ แŒแ‹ต แŠ แ‹ญแˆฐแŒ แŠ•แˆแข
2
แˆตแŒฆแ‰ณแˆ… แˆˆ85แŠ› แ‹“แˆ˜แ‰ต แŠญแ‰ฅแˆจ แ‰ แ‹“แˆ‹แ‰ฝแŠ• แŠ แˆตแˆแˆ‹แŒŠ แАแ‹แข
แ‹ญแˆ…แŠ•แŠ• แŠจ80 แ‹“แˆ˜แ‰ณแ‰ต แ‰ แˆ‹แ‹ญ แˆตแŠ“แ‹ฐแˆญแŒ แ‰†แ‹ญแ‰ฐแŠ“แˆแข
0
แ‹จแ‹œแŠ“ แˆณแˆแŠ•แ‰ณแ‹Š แˆฝแ‹แŠ• แˆ˜แ‹ซแ‹แ‹ซแ‹Žแ‰ฝ แˆˆแ‰ฐแŒจแАแ‰ แ‹ˆแˆ‹แŒ†แ‰ฝ แ‹ญแˆฐแŒฃแˆ‰ แข
แ‹จแ‰ฐแŒจแАแ‰ แ‹ˆแˆ‹แŒ†แ‰ฝ แ‹จแ‹œแŠ“ แˆณแˆแŠ•แ‰ณแ‹Š แ‹จแŒแ‰ฅแ‹ญแ‰ต แŠขแˆ‹แˆ›แ‹Žแ‰ฝ แŠ“แ‰ธแ‹แข
0
แ‹จแ‹œแŠ“ แˆณแˆแŠ•แ‰ณแ‹Š แˆฝแ‹แŠ• แˆ˜แ‹ซแ‹แ‹ซแ‹Žแ‰ฝ แˆˆแ‰ฐแŒจแАแ‰ แ‹ˆแˆ‹แŒ†แ‰ฝ แ‹ญแˆฐแŒฃแˆ‰ แข
แ‹จแ‹œแŠ“ แˆณแˆแŠ•แ‰ณแ‹Š แˆฝแ‹แŠ–แ‰ปแ‰ธแ‹แŠ• แ‹จแˆšแ‹ซแ‹˜แŒ‹แŒแ‰ต แ‰ตแŠ“แŠ•แˆฝ แˆแŒ†แ‰ฝแŠ• แ‹ˆแ‹ญแˆ แŠ แˆจแŒ‹แ‹แ‹ซแŠ•แŠ• แˆˆแˆ˜แˆ›แˆจแŠญ แАแ‹แข
2
แ‹จแ‹œแŠ“ แˆณแˆแŠ•แ‰ณแ‹Š แˆฝแ‹แŠ• แˆ˜แ‹ซแ‹แ‹ซแ‹Žแ‰ฝ แˆˆแ‰ฐแŒจแАแ‰ แ‹ˆแˆ‹แŒ†แ‰ฝ แ‹ญแˆฐแŒฃแˆ‰ แข
แ‹ˆแˆ‹แŒ†แ‰ฝ แŠ แ‹ณแ‹ฒแˆต แˆ˜แŠชแŠ“แ‹Žแ‰ฝแŠ• แ‰ แˆ˜แŒแ‹›แ‰ต แŒˆแŠ•แ‹˜แ‰ฅ แ‹จแˆ›แ‹แŒฃแ‰ต แ‹•แ‹ตแˆ‹แ‰ธแ‹ แŠจแแ‰ฐแŠ› แˆฒแˆ†แŠ• แ‹ญแˆ…แˆ แˆˆแŒ‹แ‹œแŒฆแ‰ฝ แ‰ตแˆญแ‹แˆ› แ‹จแˆ›แˆตแ‰ณแ‹ˆแ‰‚แ‹ซ แ‹˜แˆญแ แ‹ซแ‹ฐแˆญแŒ‹แ‰ธแ‹‹แˆแข
1
แŠ แˆ›แˆซแŒญแŠ• แ‰ แ‰ฐแˆˆแ‹‹แŒญ แ‰ฆแ‰ณ แˆ‹แ‹ญ แˆ˜แŒ แ‰€แˆ แ‹จแˆˆแ‰ฅแŠ•แˆแข
แŠ แˆ›แˆซแŒญ แˆˆแˆ›แˆˆแ‰ต แ‰ฐแˆˆแ‹‹แŒญ แˆ›แˆˆแ‰ต แ‰ฐแŒˆแ‰ข แŠ แ‹ญแ‹ฐแˆˆแˆแข
0
แŠ แˆ›แˆซแŒญแŠ• แ‰ แ‰ฐแˆˆแ‹‹แŒญ แ‰ฆแ‰ณ แˆ‹แ‹ญ แˆ˜แŒ แ‰€แˆ แ‹จแˆˆแ‰ฅแŠ•แˆแข
แ‰ฐแˆˆแ‹‹แŒญแŠ• แ‰ แŠ แˆ›แˆซแŒญ แˆ˜แ‰ฐแŠซแ‰ต แ‹ญแˆแ‰€แ‹ณแˆ แข
2
แŠ แˆ›แˆซแŒญแŠ• แ‰ แ‰ฐแˆˆแ‹‹แŒญ แ‰ฆแ‰ณ แˆ‹แ‹ญ แˆ˜แŒ แ‰€แˆ แ‹จแˆˆแ‰ฅแŠ•แˆแข
แ‰ฅแ‹™ แˆฐแ‹Žแ‰ฝ แŠ แˆ›แˆซแŒญแŠ• แŠฅแŠ“ แ‰ฐแˆˆแ‹‹แŒญแŠ• แŠฅแŠ•แ‹ดแ‰ต แ‰ แ‰ตแŠญแŠญแˆ แˆ˜แŒ แ‰€แˆ แŠฅแŠ•แ‹ฐแˆšแ‰ฝแˆ‰ แŠ แ‹ซแ‹แ‰แˆแข
1

Dataset Card for global_nli

Dataset Summary

Global NLI is a new text-based benchmark based on the aggregation of existing NLI datasets that are publicly available.

Languages

There are 59 languages available :

Dataset Structure

Data Instances

The examples look like this for English:

from datasets import load_dataset
data = load_dataset('vivekvermaiit/globalnli', 'eng') 
# Please, specify the language code
# A data point example is below:
{
'premise': 'The doors were locked when we went in.',
'hypothesis': 'All of the doors were open.',
'label': 0
}

Data Fields

  • premise: a multilingual string variable,
  • hypothesis: a multilingual string variable,
  • label: a classification label, with possible values including entailment (0), neutral (1), contradiction (2).

Data Splits

All languages have two splits, dev and test set.

The splits have the following sizes :

Language validation test
English 30 600
Downloads last month
122