comment out STS

src/about.py

@@ -12,7 +12,7 @@ class TaskType(Enum):
     FA = "FA - 基礎分析"
     MR = "MR - 数学的推論"
     MT = "MT - 機械翻訳"
-    STS = "STS - 意味的類似度"
+    # STS = "STS - 意味的類似度"
     HE = "HE - 試験問題"
     CG = "CG - コード生成"
     SUM = "SUM - 要約"
@@ -62,12 +62,12 @@ class Tasks(Enum):
     jsem_exact_match = Task("scores", "jsem_exact_match", "JSEM", TaskType.NLI)
     jsick_exact_match = Task("scores", "jsick_exact_match", "JSICK", TaskType.NLI)
     jsquad_char_f1 = Task("scores", "jsquad_char_f1", "JSquad", TaskType.RC)
-    jsts_pearson = Task(
-        "scores", "jsts_pearson", "JSTS (Pearson)", TaskType.STS
-    )  # Semantic Textual Similarity - 意味的類似度
-    jsts_spearman = Task(
-        "scores", "jsts_spearman", "JSTS (Spearman)", TaskType.STS
-    )  # Semantic Textual Similarity - 意味的類似度
+    # jsts_pearson = Task(
+    #     "scores", "jsts_pearson", "JSTS (Pearson)", TaskType.STS
+    # )  # Semantic Textual Similarity - 意味的類似度
+    # jsts_spearman = Task(
+    #     "scores", "jsts_spearman", "JSTS (Spearman)", TaskType.STS
+    # )  # Semantic Textual Similarity - 意味的類似度
     kuci_exact_match = Task("scores", "kuci_exact_match", "KUCI", TaskType.MC)
     mawps_exact_match = Task("scores", "mawps_exact_match", "MAWPS", TaskType.MR)
     mbpp_code_exec = Task("scores", "mbpp_code_exec", "MBPP (exec)", TaskType.CG)
@@ -195,11 +195,11 @@ List of tasks: (Reading Prediction, Named-entity recognition (NER), Dependency P
 
 * `WikiCorpus`, Japanese-English Bilingual Corpus of Wikipedia's articles about the city of Kyoto [Source](https://alaginrc.nict.go.jp/WikiCorpus/) (License CC BY-SA 3.0)
 
-**STS (Semantic Textual Similarity)**
+# **STS (Semantic Textual Similarity)**
 
-This task is supported by llm-jp-eval, but it is not included in the evaluation score average.
+# This task is supported by llm-jp-eval, but it is not included in the evaluation score average.
 
-* `JSTS`,  Japanese version of the STS (Semantic Textual Similarity) (part of JGLUE) [Source](https://github.com/yahoojapan/JGLUE) (License CC BY-SA 4.0)
+# * `JSTS`,  Japanese version of the STS (Semantic Textual Similarity) (part of JGLUE) [Source](https://github.com/yahoojapan/JGLUE) (License CC BY-SA 4.0)
 
 **HE (Human Examination)**
 
@@ -279,11 +279,11 @@ LLM_BENCHMARKS_TEXT_JA = """
 
 * `WikiCorpus`、京都市に関するWikipedia記事の日本語-英語対訳コーパス [ソース](https://alaginrc.nict.go.jp/WikiCorpus/)（ライセンス CC BY-SA 3.0）
 
-**STS（意味的テキスト類似度）**
+# **STS（意味的テキスト類似度）**
 
-このタスクはllm-jp-evalでサポートされていますが、評価スコアの平均には含まれていません。
+# このタスクはllm-jp-evalでサポートされていますが、評価スコアの平均には含まれていません。
 
-* `JSTS`、STS（Semantic Textual Similarity）の日本語版（JGLUEの一部）[ソース](https://github.com/yahoojapan/JGLUE)（ライセンス CC BY-SA 4.0）
+# * `JSTS`、STS（Semantic Textual Similarity）の日本語版（JGLUEの一部）[ソース](https://github.com/yahoojapan/JGLUE)（ライセンス CC BY-SA 4.0）
 
 **HE（試験問題）**