Quoref

displayName: Quoref labelTypes: - Text license: - CC BY 4.0 mediaTypes: - Text paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1908.05803v2.pdf publishDate: "2019" publishUrl: https://allenai.org/data/quoref publisher: - University of Washington - Allen Institute for Artificial Intelligence tags: - Text taskTypes: - Machine Reading Comprehension - Reading Comprehension - Coreference Resolution --- # 数据集介绍 ## 简介 Quoref 是一个 QA 数据集，用于测试阅读理解系统的共指推理能力。在这个跨度选择基准包含来自维基百科的 4.7K 段落中的 24K 问题，系统必须先解决硬共指，然后才能在段落中选择适当的跨度来回答问题。 ## 引文 ``` "@article{dasigi2019quoref, title={Quoref: A reading comprehension dataset with questions requiring coreferential reasoning}, author={Dasigi, Pradeep and Liu, Nelson F and Marasovi{\'c}, Ana and Smith, Noah A and Gardner, Matt}, journal={arXiv preprint arXiv:1908.05803}, year={2019} }" ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}displayName: Quoref labelTypes: - 文本（Text） license: - 知识共享署名4.0（CC BY 4.0） mediaTypes: - 文本（Text） paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1908.05803v2.pdf publishDate: "2019" publishUrl: https://allenai.org/data/quoref publisher: - 华盛顿大学（University of Washington） - 艾伦人工智能研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence） tags: - 文本（Text） taskTypes: - 机器阅读理解（Machine Reading Comprehension） - 阅读理解（Reading Comprehension） - 共指消解（Coreference Resolution） --- # 数据集介绍 ## 简介 Quoref 是一个问答（QA）数据集，旨在评测阅读理解系统的共指推理能力。该跨度选择基准包含源自维基百科的4.7K段文本中的24K个问题，系统需先完成共指消解的难例推理，方能在段落中选取合适的文本跨度以回答对应问题。 ## 引文 "@article{dasigi2019quoref, title={Quoref: A reading comprehension dataset with questions requiring coreferential reasoning}, author={Dasigi, Pradeep and Liu, Nelson F and Marasović, Ana and Smith, Noah A and Gardner, Matt}, journal={arXiv preprint arXiv:1908.05803}, year={2019} }" ## 下载数据集 :modelscope-code[]{type="git"}

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Quoref是一个专为评估阅读理解系统指代推理能力而设计的问答数据集。该数据集包含来自维基百科文章的2.4万个问题，要求系统在回答前先解决复杂的指代关系。