Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Semantic Textual Similarity

324 평가 기록 24 datasets

Semantic textual similarity deals with determining how similar two pieces of texts are. This can take the form of assigning a score from 1 to 5. Related tasks are paraphrase or duplicate identification.

Image source: Learning Semantic Textual Similarity from Conversations

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
MT-DNN-SMART
Pearson Correlation: 0.929Spearman Correlation: 0.925
논문 코드
MT-DNN-SMART
Accuracy: 93.7%F1: 91.7
논문 코드
AnglE-UAE
Spearman Correlation: 84.54
논문 코드
PromCSE-RoBERTa-large (0.355B)
Spearman Correlation: 0.8243
논문 코드
AnglE-LLaMA-7B
Spearman Correlation: 0.9058
논문 코드
AnglE-LLaMA-13B
Spearman Correlation: 0.8689
논문 코드
PromptEOL+CSE+OPT-13B
Spearman Correlation: 0.8020
논문 코드
PromptEOL+CSE+LLaMA-30B
Spearman Correlation: 0.9004
논문 코드
AnglE-LLaMA-7B-v2
Spearman Correlation: 0.8700
논문 코드
GenSen
MRPC: 78.6/84.4SICK-R: 0.888SICK-E: 87.8STS: 78.9/78.6
논문 코드
CxC
PromCSE-RoBERTa-large (0.355B)
avg ± std: 74.8± 1.0
논문 코드

데이터셋

24개

논문

라이브러리

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