AdversarialQA
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资源简介：
我们创建了三个使用对抗模型在环构建的新阅读理解数据集。我们使用三种不同的模型； BiDAF (Seo et al., 2016)、BERTLarge (Devlin et al., 2018) 和 RoBERTaLarge (Liu et al., 2019) 在标注循环中构建三个数据集； D(BiDAF)、D(BERT) 和 D(RoBERTa)，每个都有 10,000 个训练示例、1,000 个验证和 1,000 个测试示例。对抗性人类注释范式确保这些数据集包含当前最先进的模型（至少是在注释循环中用作对手的模型）认为具有挑战性的问题。三个 AdversarialQA 第 1 轮数据集为此类方法提供了培训和评估资源。
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-05-23
