训练集（train_rank.json），三列，可用于排序模型：        389,370
训练集（train_pair.json），句子对，用于分类或召回：      2,678,728
验证集(dev.json)，用于验证：                           33,617
测试集(test_public.json)，用于内部测试：                28,031
语料库(corpus.json)，可用于无监督对比学习：              2,288,523
正样本训练集（train_pair_postive.json），正样本句子对：  775,593

其中，train_pair_postive.json源于train_pair.json，可用于批次内负采样 (in-batch negatives)形式的模型训练

示例（train_rank.json）：
{"query": "胡子长得太快怎么办？", "title": "胡子长得快怎么办？", "neg_title": "怎样使胡子不浓密！"}
{"query": "在香港哪里买手表好", "title": "香港买手表哪里好", "neg_title": "在杭州手机到哪里买"}
{"query": "全职妈妈在家怎么赚钱？", "title": "全职妈妈在家上网做什么工作赚钱", "neg_title": "怎样在家挣钱？"}
{"query": "她是一个非常慷慨的女人，拥有自己的一大笔财产。", "title": "她有很多钱，但她是个慷慨的女人。",
                                                     "neg_title": "百万富翁是由一个女人经营的。"}
{"query": "明天多少度啊", "title": "明天气温多少度啊", "neg_title": "沈阳多少度"}

示例（train_pair.json）：
{"sentence1": "化妆水什么牌子的比较好？", "sentence2": "什么牌子的化妆水比较好呢？", "label": "1"}
{"sentence1": "怀孕能吃圆葱吗", "sentence2": "怀孕能吃甲鱼吗", "label": "0"}
{"sentence1": "两个人穿着工作服，正看着墙上插着的一根管子。", "sentence2": "两个人看着一根管子。", "label": "1"}


示例（dev/test.json）：
{"sentence1": "我没整懂啊", "sentence2": "没整明白", "label": "1"}
{"sentence1": "北京特产什么茶", "sentence2": "北京特产是什么？", "label": "0"}

示例（corpus.json）：
我还有几天过生日
不就是这么回事吗？
女子撑竿跳高距离田径场不到75英里。
杨幂胡歌到底是什么关系啊
凡尼亚躺在席子底下一动不动。
一群人走在一座雾蒙蒙的山脚下。
花呗于期还款会怎样

示例（train_pair_postive.json）：
{"query": "很成功,我见过真正", "title": "事情完成得很圆满。"}
{"query": "你在干什么？小波", "title": "小波在不在，你在不在"}
{"query": "以后我就是你主人知道吗", "title": "听清以后我就是你主人了晓得不"}

例子：
{"id": 3, "sentence_0": "性格注定人的一生吗？", "sentence_1": "人生下来就决定命运了嘛", "sentence_2": "性格决定人生吗？", "label": 2}
{"id": 5, "sentence_0": "苹果手机信号不好", "sentence_1": "安卓手机信号很好", "sentence_2": "苹果手机信号不好…", "label": 2}
{"id": 6, "sentence_0": "广州现在天气穿什么", "sentence_1": "现在广州什么天气", "sentence_2": "现在的广州天气要穿什么", "label": 2}
{"id": 7, "sentence_0": "什么海鲜好吃？", "sentence_1": "什么海鲜好吃啊", "sentence_2": "什么奶茶好喝？", "label": 1}
{"id": 8, "sentence_0": "议论文要怎么写", "sentence_1": "怎样写好议论文", "sentence_2": "说明文要怎么写", "label": 1}

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