commonsense_qa|问答系统数据集|常识推理数据集

CommonsenseQA是一个新的多选题问答数据集，要求使用不同类型的常识知识来预测正确答案。数据集提供两种主要的训练/验证/测试集划分：'随机划分'和'问题标记划分'，具体细节请参见论文。数据集包含训练集（9741个样本）、验证集（1221个样本）和测试集（1140个样本），每个样本包含唯一ID、问题文本、问题概念、选项（标签和文本）以及答案键。数据集采用英语，并遵循MIT许可证。

原始信息汇总

数据集概述

数据集描述

• 名称: CommonsenseQA
• 语言: 英语 (en)
• 许可证: MIT
• 多语言性: 单语种
• 大小类别: 1K<n<10K
• 源数据集: 原始数据
• 任务类别: 问答
• 任务ID: 开放领域问答
• PapersWithCode ID: commonsenseqa
• 别名: CommonsenseQA

数据集结构

特征

• id (string): 唯一ID
• question (string): 问题
• question_concept (string): 与问题相关的ConceptNet概念
• choices (字典):
  • label (string): 选项标签
  • text (string): 选项文本
• answerKey (string): 答案

分割

• train
  • 字节数: 2207794
  • 样本数: 9741
• validation
  • 字节数: 273848
  • 样本数: 1221
• test
  • 字节数: 257842
  • 样本数: 1140

配置

• default
  • 数据文件:
    • train: data/train-*
    • validation: data/validation-*
    • test: data/test-*

数据集创建

许可证信息

该数据集在MIT许可证下发布。

引用信息

@inproceedings{talmor-etal-2019-commonsenseqa, title = "{C}ommonsense{QA}: A Question Answering Challenge Targeting Commonsense Knowledge", author = "Talmor, Alon and Herzig, Jonathan and Lourie, Nicholas and Berant, Jonathan", booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference of the North {A}merican Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long and Short Papers)", month = jun, year = "2019", address = "Minneapolis, Minnesota", publisher = "Association for Computational Linguistics", url = "https://aclanthology.org/N19-1421", doi = "10.18653/v1/N19-1421", pages = "4149--4158", archivePrefix = "arXiv", eprint = "1811.00937", primaryClass = "cs", }

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CommonsenseQA数据集的构建过程依赖于众包策略，通过广泛的社区参与收集问题和答案。数据集的设计旨在涵盖多种常识知识类型，确保问题的多样性和复杂性。每个问题都与ConceptNet中的概念相关联，增强了问题的语义深度和逻辑关联性。

使用方法

使用CommonsenseQA数据集时，研究人员可以通过Hugging Face的`datasets`库轻松加载数据。数据集分为训练集、验证集和测试集，便于进行模型训练和评估。加载后，可以直接访问每个问题的ID、问题文本、相关概念、选项及正确答案，为开发高效的问答系统提供了坚实的基础。

背景与挑战

背景概述

CommonsenseQA数据集由Alon Talmor、Jonathan Herzig等研究人员于2019年创建，旨在通过多选问答任务评估模型对常识知识的理解能力。该数据集基于ConceptNet知识图谱，涵盖了广泛的常识性知识领域，如物理、社会、心理等。其核心研究问题在于如何通过自然语言处理技术，使机器能够像人类一样理解和运用常识知识。CommonsenseQA的发布推动了常识推理领域的研究，成为评估模型常识理解能力的重要基准。

当前挑战

CommonsenseQA数据集面临的主要挑战包括两个方面。首先，常识知识的多样性和复杂性使得模型难以全面捕捉和理解问题背后的隐含逻辑。其次，数据集的构建依赖于众包标注，尽管通过严格的筛选和验证流程，但仍可能存在标注不一致或偏差问题。此外，如何将ConceptNet等外部知识库有效整合到模型中，以提升问答性能，也是当前研究中的一大难题。这些挑战共同推动了常识推理领域的技术创新和方法改进。

常用场景

经典使用场景

CommonsenseQA数据集广泛应用于自然语言处理领域，特别是在开放域问答系统中。该数据集通过提供基于常识的多项选择题，挑战模型在理解问题和选择正确答案时所需的常识推理能力。研究者通常利用该数据集来训练和评估模型在处理复杂语义和逻辑关系时的表现，从而推动问答系统的发展。

解决学术问题

CommonsenseQA数据集解决了自然语言处理领域中的一个关键问题，即如何让机器具备常识推理能力。传统的问答系统往往依赖于大量的事实性知识，而忽视了常识推理的重要性。该数据集的引入填补了这一空白，使得研究者能够开发出更加智能的问答系统，能够在缺乏明确信息的情况下，通过常识推理得出合理的答案。

实际应用

在实际应用中，CommonsenseQA数据集被广泛用于智能助手、教育软件和客户服务机器人等场景。通过利用该数据集训练的模型，这些应用能够更好地理解用户的意图，并提供更加准确和人性化的回答。例如，在教育领域，基于该数据集的问答系统可以帮助学生通过常识推理解决复杂问题，提升学习效果。

数据集最近研究

最新研究方向

CommonsenseQA数据集作为常识推理领域的重要资源，近年来在自然语言处理研究中备受关注。随着大语言模型的兴起，研究者们开始探索如何利用CommonsenseQA来提升模型在复杂常识推理任务中的表现。最新的研究方向集中在多模态知识的融合、上下文感知推理以及跨领域常识迁移等方面。例如，研究者们尝试将视觉信息与文本信息结合，以增强模型对现实世界常识的理解能力。此外，基于CommonsenseQA的零样本学习和少样本学习也成为热点，旨在提高模型在数据稀缺情况下的泛化能力。这些研究不仅推动了常识推理技术的发展，也为构建更加智能的问答系统提供了理论支持。