在自然语言处理中，推理是基于已有的模型和知识对输入的自然语言文本进行分析和理解，以得出有意义的结论或输出。

常见的自然语言处理推理任务包括文本分类、情感分析、命名实体识别、信息抽取、问答系统等。在进行推理时，通常会使用预先训练好的模型，并根据具体任务进行微调或直接应用。

对于自然语言处理推理，合适的数据集至关重要。以下是一些常见的用于不同推理任务的数据集：

1. 文本分类：

   • 20 Newsgroups：包含约 20 个不同主题的新闻组数据。
   • Reuters-21578：经典的新闻文本分类数据集。

2. 情感分析：

   • IMDB 电影评论数据集：包含大量的电影评论及对应的情感标签（积极或消极）。
   • Yelp 评论数据集：Yelp 平台上的用户评论及情感标注。

3. 命名实体识别：

   • CoNLL-2003：广泛使用的命名实体识别数据集。

4. 信息抽取：

   • ACE 2005：包含多种类型的实体、关系和事件等信息抽取任务。

5. 问答系统：

   • SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）：由问题和对应的文章段落以及答案组成。

这些数据集为研究和开发自然语言处理推理模型提供了基准和评估标准，有助于推动该领域的发展和进步。