sentence2
stringlengths
11
342
sentence1
stringlengths
11
342
idx
int64
0
1.1k
label
int64
0
1
O gato não se sentou no tapete.
O gato sentou-se no tapete.
0
1
O gato sentou-se no tapete.
O gato não se sentou no tapete.
1
1
Quando se tem neve, é muito difícil aprender um esporte de neve, então analisamos todas as maneiras diferentes de imitar a neve sem realmente estar na neve.
Quando não há neve, é muito difícil aprender um esporte de neve, então analisamos todas as maneiras diferentes de imitar a neve sem realmente estar na neve.
2
1
Quando não há neve, é muito difícil aprender um esporte de neve, então analisamos todas as maneiras diferentes de imitar a neve sem realmente estar na neve.
Quando se tem neve, é muito difícil aprender um esporte de neve, então analisamos todas as maneiras diferentes de imitar a neve sem realmente estar na neve.
3
1
Fora da caixa, o Ouya não é compatível com aplicativos de mídia, como o Twitch.tv e o XBMC media player.
Pronto para uso, o Ouya suporta aplicativos de mídia como o Twitch.tv e o XBMC media player.
4
1
Pronto para uso, o Ouya suporta aplicativos de mídia como o Twitch.tv e o XBMC media player.
Fora da caixa, o Ouya não é compatível com aplicativos de mídia, como o Twitch.tv e o XBMC media player.
5
1
Pronto para uso, o Ouya suporta o Twitch.tv e o reprodutor de mídia XBMC.
Pronto para uso, o Ouya suporta aplicativos de mídia como o Twitch.tv e o XBMC media player.
6
0
Pronto para uso, o Ouya suporta aplicativos de mídia como o Twitch.tv e o XBMC media player.
Pronto para uso, o Ouya suporta o Twitch.tv e o reprodutor de mídia XBMC.
7
0
Considerando essa definição, não é surpreendente encontrar o uso frequente de linguagem sarcástica em conteúdo opinativo gerado pelo usuário.
Considerando essa definição, é surpreendente encontrar o uso frequente de linguagem sarcástica em conteúdo opinativo gerado pelo usuário.
8
1
Considerando essa definição, é surpreendente encontrar o uso frequente de linguagem sarcástica em conteúdo opinativo gerado por usuários.
Considerando essa definição, não é surpreendente encontrar o uso frequente de linguagem sarcástica em conteúdo opinativo gerado pelo usuário.
9
1
O novo console de jogos é inacessível.
O novo console de jogos é acessível.
10
1
O novo console de jogos é acessível.
O novo console de jogos é inacessível.
11
1
O Brexit é uma decisão reversível, disse Sir Mike Rake, presidente da WorldPay e ex-presidente do grupo BT, quando os apelos para um segundo referendo sobre a União Europeia foram desencadeados na semana passada.
O Brexit é uma decisão irreversível, disse Sir Mike Rake, presidente da WorldPay e ex-presidente do grupo BT, quando os apelos para um segundo referendo sobre a União Europeia foram desencadeados na semana passada.
12
1
O Brexit é uma decisão irreversível, disse Sir Mike Rake, presidente da WorldPay e ex-presidente do grupo BT, quando os apelos para um segundo referendo sobre a União Europeia foram desencadeados na semana passada.
O Brexit é uma decisão reversível, disse Sir Mike Rake, presidente da WorldPay e ex-presidente do grupo BT, quando os apelos para um segundo referendo sobre a União Europeia foram desencadeados na semana passada.
13
1
Construímos nossa sociedade com base em energia limpa.
Construímos nossa sociedade com base em energia impura.
14
1
Construímos nossa sociedade com base em energia impura.
Construímos nossa sociedade com base em energia limpa.
15
1
Seguindo uma estratégia de protesto violento, Gandhi pegou a administração de surpresa e obteve concessões das autoridades.
Seguindo uma estratégia de protesto não violento, Gandhi pegou a administração de surpresa e obteve concessões das autoridades.
16
1
Seguindo uma estratégia de protesto não violento, Gandhi pegou a administração de surpresa e obteve concessões das autoridades.
Seguindo uma estratégia de protesto violento, Gandhi pegou a administração de surpresa e obteve concessões das autoridades.
17
1
Seguindo uma estratégia de protesto, Gandhi pegou a administração de surpresa e obteve concessões das autoridades.
Seguindo uma estratégia de protesto não violento, Gandhi pegou a administração de surpresa e obteve concessões das autoridades.
18
0
Seguindo uma estratégia de protesto não violento, Gandhi pegou a administração de surpresa e obteve concessões das autoridades.
Seguindo uma estratégia de protesto, Gandhi pegou a administração de surpresa e obteve concessões das autoridades.
19
1
E se ambos se aplicam, eles são essencialmente possíveis.
E se ambos se aplicam, eles são essencialmente impossíveis.
20
1
E se ambos se aplicam, eles são essencialmente impossíveis.
E se ambos se aplicam, eles são essencialmente possíveis.
21
1
Escrever em Java é semelhante a programar com algemas.
Escrever em Java não é muito diferente de programar com algemas.
22
0
Escrever em Java não é muito diferente de programar com algemas.
Escrever em Java é semelhante a programar com algemas.
23
0
O mercado está prestes a se tornar mais difícil, mas possível de navegar.
O mercado está prestes a se tornar mais difícil, mas não impossível de navegar.
24
0
O mercado está prestes a se tornar mais difícil, mas não impossível de navegar.
O mercado está prestes a se tornar mais difícil, mas possível de navegar.
25
0
Mesmo depois de descobrir que se trata de ração animal, nunca deixarei de ser viciado em Flamin' Hot Cheetos.
Mesmo depois de descobrir que se trata de ração animal, nunca deixarei de ser viciado em Flamin' Hot Cheetos.
26
0
Mesmo depois de descobrir que se trata de ração animal, nunca deixarei de ser viciado em Flamin' Hot Cheetos.
Mesmo depois de descobrir que se trata de ração animal, nunca deixarei de ser viciado em Flamin' Hot Cheetos.
27
0
Ele concordava com a posição do partido, mas achava que, se renunciasse, sua popularidade entre os indianos deixaria de sufocar os membros do partido.
Ele não discordava da posição do partido, mas achava que, se renunciasse, sua popularidade entre os indianos deixaria de sufocar os membros do partido.
28
0
Ele não discordava da posição do partido, mas achava que, se renunciasse, sua popularidade entre os indianos deixaria de sufocar os membros do partido.
Ele concordava com a posição do partido, mas achava que, se renunciasse, sua popularidade entre os indianos deixaria de sufocar os membros do partido.
29
0
Se o esquema de tokenização do pipeline não corresponder ao que foi usado quando um modelo foi criado, um impacto negativo nos resultados do pipeline não seria inesperado.
Se o esquema de tokenização do pipeline não corresponder ao que foi usado quando um modelo foi criado, seria esperado um impacto negativo nos resultados do pipeline.
30
0
Se o esquema de tokenização do pipeline não corresponder ao que foi usado quando um modelo foi criado, seria esperado um impacto negativo nos resultados do pipeline.
Se o esquema de tokenização do pipeline não corresponder ao que foi usado quando um modelo foi criado, um impacto negativo nos resultados do pipeline não seria inesperado.
31
0
Se o esquema de tokenização do pipeline não corresponder ao que foi usado quando um modelo foi criado, espera-se que isso afete negativamente os resultados do pipeline.
Se o esquema de tokenização do pipeline não corresponder ao que foi usado quando um modelo foi criado, seria esperado um impacto negativo nos resultados do pipeline.
32
0
Se o esquema de tokenização do pipeline não corresponder ao que foi usado quando um modelo foi criado, seria esperado um impacto negativo nos resultados do pipeline.
Se o esquema de tokenização do pipeline não corresponder ao que foi usado quando um modelo foi criado, espera-se que isso afete negativamente os resultados do pipeline.
33
0
Se o esquema de tokenização do pipeline não corresponder ao que foi usado quando um modelo foi criado, não seria inesperado que isso afetasse negativamente os resultados do pipeline.
Se o esquema de tokenização do pipeline não corresponder ao que foi usado quando um modelo foi criado, seria esperado um impacto negativo nos resultados do pipeline.
34
0
Se o esquema de tokenização do pipeline não corresponder ao que foi usado quando um modelo foi criado, seria esperado um impacto negativo nos resultados do pipeline.
Se o esquema de tokenização do pipeline não corresponder ao que foi usado quando um modelo foi criado, não seria inesperado que isso afetasse negativamente os resultados do pipeline.
35
0
A água está muito fria.
A água está muito quente.
36
1
A água está muito quente.
A água está muito fria.
37
1
O Falcon Heavy é o menor foguete desde o propulsor Saturn V da NASA, que foi usado para as missões à Lua na década de 1970.
O Falcon Heavy é o maior foguete desde o impulsionador Saturn V da NASA, que foi usado para as missões à Lua na década de 1970.
38
1
O Falcon Heavy é o maior foguete desde o propulsor Saturn V da NASA, que foi usado para as missões à Lua na década de 1970.
O Falcon Heavy é o menor foguete desde o propulsor Saturn V da NASA, que foi usado para as missões à Lua na década de 1970.
39
1
Os sintomas da adenoidite geralmente desaparecem em dez dias ou menos, e geralmente incluem secreção nasal com aspecto de pus.
Os sintomas da adenoidite geralmente persistem por dez ou mais dias e geralmente incluem secreção nasal com aspecto de pus.
40
1
Os sintomas da adenoidite geralmente persistem por dez ou mais dias e geralmente incluem secreção nasal com aspecto de pus.
Os sintomas da adenoidite geralmente desaparecem em dez dias ou menos, e geralmente incluem secreção nasal com aspecto de pus.
41
1
No exemplo (1), é muito difícil ver o sentimento positivo exagerado usado para transmitir fortes sentimentos negativos.
No exemplo (1), é bastante simples ver o sentimento positivo exagerado usado para transmitir fortes sentimentos negativos.
42
1
No exemplo (1), é bastante simples ver o sentimento positivo exagerado usado para transmitir fortes sentimentos negativos.
No exemplo (1), é muito difícil ver o sentimento positivo exagerado usado para transmitir fortes sentimentos negativos.
43
1
No exemplo (1), é muito fácil ver o sentimento positivo exagerado usado para transmitir fortes sentimentos negativos.
No exemplo (1), é bastante simples ver o sentimento positivo exagerado usado para transmitir fortes sentimentos negativos.
44
0
No exemplo (1), é bastante simples ver o sentimento positivo exagerado usado para transmitir fortes sentimentos negativos.
No exemplo (1), é muito fácil ver o sentimento positivo exagerado usado para transmitir fortes sentimentos negativos.
45
0
No exemplo (1), é muito importante ver o sentimento positivo exagerado usado para transmitir fortes sentimentos negativos.
No exemplo (1), é bastante simples ver o sentimento positivo exagerado usado para transmitir fortes sentimentos negativos.
46
1
No exemplo (1), é bastante simples ver o sentimento positivo exagerado usado para transmitir fortes sentimentos negativos.
No exemplo (1), é muito importante ver o sentimento positivo exagerado usado para transmitir fortes sentimentos negativos.
47
1
Alguns animais gostam de coçar as orelhas.
Alguns cães gostam de coçar as orelhas.
48
0
Alguns cães gostam de coçar as orelhas.
Alguns animais gostam de coçar as orelhas.
49
1
Cruz tem frequentemente ridicularizado como "anistia" vários projetos de lei que conferem status legal ou cidadania a pessoas que vivem no país ilegalmente.
Cruz tem frequentemente ridicularizado como "anistia" vários planos que conferem status legal ou cidadania a pessoas que vivem no país ilegalmente.
50
1
Cruz tem frequentemente ridicularizado como "anistia" vários planos que conferem status legal ou cidadania a pessoas que vivem no país ilegalmente.
Cruz tem frequentemente ridicularizado como "anistia" vários projetos de lei que conferem status legal ou cidadania a pessoas que vivem ilegalmente no país.
51
0
Alguns dos formandos do meu programa foram para outras áreas porque os empregos são ruins.
A maioria dos formandos do meu programa passou a fazer outras coisas porque os empregos são ruins.
52
0
A maioria dos formandos do meu programa passou a fazer outras coisas porque os empregos são ruins.
Alguns dos formandos do meu programa foram para outras áreas porque os empregos são ruins.
53
1
Em muitas áreas, a atividade humana mudou a forma dos canais dos rios, alterando a magnitude e a frequência das inundações.
Em muitas áreas desenvolvidas, a atividade humana mudou a forma dos canais dos rios, alterando as magnitudes e as frequências das inundações.
54
0
Em muitas áreas desenvolvidas, a atividade humana mudou a forma dos canais dos rios, alterando a magnitude e a frequência das inundações.
Em muitas áreas, a atividade humana mudou a forma dos canais dos rios, alterando a magnitude e a frequência das inundações.
55
1
Consideramos algumas palavras como exemplos positivos e amostras negativas aleatórias do dicionário.
Consideramos algumas palavras de contexto como exemplos positivos e amostras negativas aleatórias do dicionário.
56
0
Consideramos algumas palavras de contexto como exemplos positivos e amostras negativas aleatórias do dicionário.
Consideramos algumas palavras como exemplos positivos e amostras negativas aleatórias do dicionário.
57
1
Consideramos todas as palavras de contexto como exemplos positivos e coletamos muitos negativos aleatoriamente do dicionário.
Consideramos algumas palavras de contexto como exemplos positivos e amostras negativas aleatórias do dicionário.
58
1
Consideramos algumas palavras de contexto como exemplos positivos e amostras negativas aleatórias do dicionário.
Consideramos todas as palavras de contexto como exemplos positivos e coletamos muitos negativos aleatoriamente do dicionário.
59
1
Consideramos muitas palavras de contexto como exemplos positivos e amostras negativas aleatórias do dicionário.
Consideramos algumas palavras de contexto como exemplos positivos e amostras negativas aleatórias do dicionário.
60
1
Consideramos algumas palavras de contexto como exemplos positivos e amostras negativas aleatórias do dicionário.
Consideramos muitas palavras de contexto como exemplos positivos e amostras negativas aleatórias do dicionário.
61
0
Consideramos todas as palavras como exemplos positivos e amostras negativas aleatórias do dicionário.
Consideramos todas as palavras de contexto como exemplos positivos e amostras negativas aleatórias do dicionário.
62
1
Consideramos todas as palavras de contexto como exemplos positivos e amostras negativas aleatórias do dicionário.
Consideramos todas as palavras como exemplos positivos e amostras negativas aleatórias do dicionário.
63
0
Todos os animais gostam de coçar as orelhas.
Todos os cães gostam de coçar as orelhas.
64
1
Todos os cães gostam de coçar as orelhas.
Todos os animais gostam de coçar as orelhas.
65
0
Cruz tem frequentemente ridicularizado como "anistia" qualquer projeto de lei que confira status legal ou cidadania a pessoas que vivem no país ilegalmente.
Cruz tem frequentemente ridicularizado como "anistia" qualquer plano que confira status legal ou cidadania a pessoas que vivem no país ilegalmente.
66
0
Cruz tem frequentemente ridicularizado como "anistia" qualquer plano que confira status legal ou cidadania a pessoas que vivem no país ilegalmente.
Cruz tem frequentemente ridicularizado como "anistia" qualquer projeto de lei que confira status legal ou cidadania a pessoas que vivem no país ilegalmente.
67
1
Nenhum dos formandos do meu programa passou para outras áreas porque os empregos são ruins.
A maioria dos formandos do meu programa passou a fazer outras coisas porque os empregos são ruins.
68
1
A maioria dos formandos do meu programa passou a fazer outras coisas porque os empregos são ruins.
Nenhum dos formandos do meu programa passou para outras áreas porque os empregos são ruins.
69
1
Todos os formandos do meu programa foram para outras áreas porque os empregos são ruins.
A maioria dos formandos do meu programa passou a fazer outras coisas porque os empregos são ruins.
70
1
A maioria dos formandos do meu programa passou a fazer outras coisas porque os empregos são ruins.
Todos os formandos do meu programa foram para outras áreas porque os empregos são ruins.
71
1
Em todas as áreas desenvolvidas, a atividade humana mudou a forma dos canais dos rios, alterando as magnitudes e as frequências das inundações.
Em todas as áreas, a atividade humana mudou a forma dos canais dos rios, alterando a magnitude e a frequência das inundações.
72
0
Em todas as áreas, a atividade humana mudou a forma dos canais dos rios, alterando as magnitudes e as frequências das inundações.
Em todas as áreas desenvolvidas, a atividade humana mudou a forma dos canais dos rios, alterando a magnitude e a frequência das inundações.
73
1
Tom e Adam estavam cochichando baixinho no teatro.
Tom e Adam estavam cochichando no teatro.
74
0
Tom e Adam estavam cochichando no teatro.
Tom e Adam estavam cochichando baixinho no teatro.
75
0
Tom e Adam estavam cochichando alto no teatro.
Tom e Adam estavam cochichando no teatro.
76
1
Tom e Adam estavam cochichando no teatro.
Tom e Adam estavam cochichando alto no teatro.
77
0
Antes do baile, que é voluntário, os alunos devem preencher um cartão selecionando cinco pessoas diferentes com quem desejam dançar.
Antes do baile, que é voluntário, os alunos devem preencher um cartão, selecionando cinco pessoas com quem desejam dançar.
78
0
Antes do baile, que é voluntário, os alunos devem preencher um cartão, selecionando cinco pessoas com quem desejam dançar.
Antes da dança, que é voluntária, os alunos são instruídos a preencher um cartão, selecionando cinco pessoas diferentes com quem desejam dançar.
79
0
As notificações sobre o Farmville e outros aplicativos de baixa qualidade se tornaram insuportáveis. Em seguida, houve a mudança para a linha do tempo não cronológica e o conteúdo de seus amigos começou a ser substituído por anúncios e outras campanhas virais de baixa qualidade.
As notificações sobre o Farmville e outras porcarias se tornaram insuportáveis. Depois, houve a mudança para a linha do tempo não cronológica e o conteúdo de seus amigos começou a ser substituído por anúncios e outras campanhas virais de mau gosto.
80
0
As notificações sobre o Farmville e outras porcarias se tornaram insuportáveis. Depois, houve a mudança para a linha do tempo não cronológica e o conteúdo de seus amigos começou a ser substituído por anúncios e outras campanhas virais de mau gosto.
As notificações sobre o Farmville e outros aplicativos de baixa qualidade se tornaram insuportáveis. Em seguida, houve a mudança para a linha do tempo não cronológica e o conteúdo de seus amigos começou a ser substituído por anúncios e outras campanhas virais de baixa qualidade.
81
0
O Chicago City Hall é a sede oficial do governo de Chicago.
O Chicago City Hall é a sede oficial do governo da cidade de Chicago.
82
0
O Chicago City Hall é a sede oficial do governo da cidade de Chicago.
O Chicago City Hall é a sede oficial do governo de Chicago.
83
0
O aspecto de geração de perguntas é exclusivo de nossa formulação e corresponde, grosso modo, à identificação de quais rótulos de função semântica estão presentes em outras formulações anteriores da tarefa.
O aspecto de geração de perguntas é exclusivo de nossa formulação e corresponde, grosso modo, à identificação de quais rótulos de função semântica estão presentes em formulações anteriores da tarefa.
84
0
O aspecto de geração de perguntas é exclusivo de nossa formulação e corresponde, grosso modo, à identificação de quais rótulos de função semântica estão presentes em formulações anteriores da tarefa.
O aspecto de geração de perguntas é exclusivo de nossa formulação e corresponde, grosso modo, à identificação de quais rótulos de função semântica estão presentes em outras formulações anteriores da tarefa.
85
0
John comeu macarrão no jantar.
John comeu macarrão no jantar.
86
0
John comeu macarrão no jantar.
John comeu macarrão no jantar.
87
0
John comeu macarrão no café da manhã.
John comeu macarrão no jantar.
88
1
John comeu macarrão no jantar.
John comeu macarrão no café da manhã.
89
1
O presidente da Câmara dos Deputados, Paul Ryan, estava enfrentando problemas com os colegas republicanos insatisfeitos com sua liderança.
O presidente da Câmara dos Deputados, Paul Ryan, estava enfrentando problemas com os colegas republicanos insatisfeitos com sua liderança.
90
0
O presidente da Câmara dos Deputados, Paul Ryan, estava enfrentando problemas com os colegas republicanos insatisfeitos com sua liderança.
O presidente da Câmara dos Deputados, Paul Ryan, estava enfrentando problemas com os colegas republicanos insatisfeitos com sua liderança.
91
0
O presidente da Câmara dos Deputados, Paul Ryan, estava enfrentando problemas exclusivamente com os colegas republicanos que apoiavam sua liderança.
O presidente da Câmara dos Deputados, Paul Ryan, estava enfrentando problemas exclusivamente dos colegas republicanos insatisfeitos com sua liderança.
92
1
O presidente da Câmara dos Deputados, Paul Ryan, estava enfrentando problemas exclusivamente dos colegas republicanos insatisfeitos com sua liderança.
O presidente da Câmara dos Deputados, Paul Ryan, estava enfrentando problemas exclusivamente com os colegas republicanos que apoiavam sua liderança.
93
1
Posso realmente vê-lo entrando em um Lincoln dizendo isso.
Posso realmente vê-lo entrando em um Lincoln dizendo isso.
94
0
Posso realmente vê-lo entrando em um Lincoln dizendo isso.
Posso realmente vê-lo entrando em um Lincoln dizendo isso.
95
0
Posso realmente vê-lo entrando em um Mazda dizendo isso.
Posso realmente vê-lo entrando em um Lincoln dizendo isso.
96
1
Posso realmente vê-lo entrando em um Lincoln dizendo isso.
Posso realmente vê-lo entrando em um Mazda dizendo isso.
97
1
O vilão é o personagem que tende a ter um impacto negativo sobre os outros personagens.
O vilão é o personagem que tende a ter um efeito negativo sobre os outros personagens.
98
0
O vilão é o personagem que tende a ter um efeito negativo sobre os outros personagens.
O vilão é o personagem que tende a ter um impacto negativo sobre os outros personagens.
99
0


    This is the dataset card for extraGLUE. You may be interested in some of the other datasets for Portuguese and in the models trained with them, namely Albertina (encoders) and Gervásio (decoders) families.



ExtraGLUE


ExtraGLUE is a Portuguese dataset obtained by the automatic translation of some of the tasks in the GLUE and SuperGLUE benchmarks. Two variants of Portuguese are considered, namely European Portuguese and American Portuguese. The dataset is distributed for free under an open license.

The 14 tasks in extraGLUE cover different aspects of language understanding:

Single sentence

  • SST-2 is a task for predicting the sentiment polarity of movie reviews.

Semantic similarity

  • MRPC is a task for determining whether a pair of sentences are mutual paraphrases.
  • STS-B is a task for predicting a similarity score (from 1 to 5) for each sentence pair.

Inference

  • MNLI is a task to determine if a given premise sentence entails, contradicts, or is neutral to a hypothesis sentence; this task includes matched (in-domain) and mismatched (cross-domain) validation and test sets.
  • QNLI is a question-answering task converted to determine whether the context sentence contains the answer to the question.
  • RTE is a task for determining whether a premise sentence entails a hypothesis sentence.
  • WNLI is a pronoun resolution task formulated as sentence pair entailment classification where, in the second sentence, the pronoun is replaced by a possible referent.
  • CB comprises short texts with embedded clauses; one such clause is extracted as a hypothesis and should be classified as neutral, entailment or contradiction.
  • AX_b is designed to test models across a wide spectrum of linguistic, commonsense, and world knowledge; each instance contains a sentence pair labeled with entailment or not entailment.
  • AX_g is designed to measure gender bias, where each premise sentence includes a male or female pronoun and a hypothesis includes a possible referent for the pronoun.

Question answering

  • BoolQ is a question-answering task where yes/no questions are given for short text passages.
  • MultiRC is a task where, given a context paragraph, a question, and an answer, the goal is to determine whether the answer is true; for the same context and question, more than one answer may be correct.

Reasoning

  • CoPA is a casual reasoning task: given a premise, two choices, and a cause/effect prompt, the system must choose one of the choices.

If you use this dataset please cite:

@inproceedings{osorio-etal-2024-portulan,
  title = "{PORTULAN} {E}xtra{GLUE} Datasets and Models: Kick-starting a Benchmark for the Neural Processing of {P}ortuguese",
  author = "Os{\'o}rio, Tom{\'a}s Freitas  and
    Leite, Bernardo  and
    Lopes Cardoso, Henrique  and
    Gomes, Lu{\'\i}s  and
    Rodrigues, Jo{\~a}o  and
    Santos, Rodrigo  and
    Branco, Ant{\'o}nio",
  editor = "Zweigenbaum, Pierre  and
    Rapp, Reinhard  and
    Sharoff, Serge",
  booktitle = "Proceedings of the 17th Workshop on Building and Using Comparable Corpora (BUCC) @ LREC-COLING 2024",
  month = may,
  year = "2024",
  address = "Torino, Italia",
  publisher = "ELRA and ICCL",
  url = "https://aclanthology.org/2024.bucc-1.3",
  pages = "24--34",
}

Acknowledgments

The research reported here was partially supported by: PORTULAN CLARIN—Research Infrastructure for the Science and Technology of Language, funded by Lisboa 2020, Alentejo 2020 and FCT—Fundação para a Ciência e Tecnologia under the grant PINFRA/22117/2016; research project GPT-PT - Transformer-based Decoder for the Portuguese Language, funded by FCT—Fundação para a Ciência e Tecnologia under the grant CPCA-IAC/AV/478395/2022; innovation project ACCELERAT.AI - Multilingual Intelligent Contact Centers, funded by IAPMEI, I.P. - Agência para a Competitividade e Inovação under the grant C625734525-00462629, of Plano de Recuperação e Resiliência, call RE-C05-i01.01 – Agendas/Alianças Mobilizadoras para a Reindustrialização; and Base Funding (UIDB/00027/2020) and Programmatic Funding (UIDP/00027/2020) of the Artificial Intelligence and Computer Science Laboratory (LIACC) funded by national funds through FCT/MCTES (PIDDAC).

Downloads last month
403

Models trained or fine-tuned on PORTULAN/extraglue