HieraDate

已经提出了几种多跳阅读理解数据集来解决推理快捷方式的问题，通过这些快捷方式可以在不执行多跳推理的情况下回答问题。但是，在找到比较问题的答案时，多跳模型执行逐步推理的能力尚不清楚。还不清楚有关内部推理过程的问题如何用于培训和评估问题回答 (QA) 系统。为了以分层的方式精确评估模型，我们首先提出了一个数据集，HieraDate，除了主要问题之外，还有三个探测任务: 提取，推理和鲁棒性。我们的数据集是通过增强之前的两个多跳数据集HotpotQA和2WikiMultiHopQA创建的，重点是关于日期信息的多跳问题，涉及比较和数字推理。然后，我们评估现有模型理解日期信息的能力。我们的实验结果表明，即使多跳模型在日期比较和数字减法任务中表现良好，它们也无法减去两个日期。其他结果表明，我们的探测问题可以帮助提高主要QA任务上模型的性能 (例如，通过10.3 F1)，我们的数据集可以用于数据增强，以提高模型的鲁棒性。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

HieraDate是一个基于HotpotQA和2WikiMultiHopQA构建的多跳阅读理解数据集，专注于日期比较和数字推理问题，包含提取、推理和鲁棒性三个探测任务。该数据集旨在评估模型的分层推理能力，并可通过数据增强提升模型在主要QA任务上的性能。