ReCoRD

常识推理数据集阅读理解（ReCoRD）是一个需要常识推理的大规模阅读理解数据集。 ReCoRD 由 CNN/每日邮报新闻文章自动生成的查询组成；每个查询的答案是来自相应新闻的摘要段落的文本跨度。 ReCoRD 的目标是评估机器在阅读理解中的常识推理能力。 ReCoRD 发音为 [ˈrɛkərd]。

The Reading Comprehension Dataset for Commonsense Reasoning (ReCoRD) is a large-scale reading comprehension dataset that requires commonsense reasoning. ReCoRD consists of queries automatically generated from CNN/Daily Mail news articles; the answer to each query is a text span from a summary paragraph of the corresponding news article. The objective of ReCoRD is to assess machines' commonsense reasoning capabilities in reading comprehension tasks. ReCoRD is pronounced [ˈrɛkərd].

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

ReCoRD是一个大规模阅读理解数据集，专注于评估机器在阅读理解中的常识推理能力。它基于CNN/每日邮报新闻文章自动生成查询，每个查询的答案是来自相应新闻摘要段落的文本跨度，旨在通过文本评测和零样本学习任务来挑战模型的常识推理能力。数据集由约翰霍普金斯大学和Microsoft Research于2018年发布，包含结构化数据如文章、查询和答案字段，适用于常识推理研究。