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K-EQA|具身问答数据集|人工智能数据集

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cs.paperswithcode.com2021-09-16 更新2025-02-19 收录
具身问答
人工智能
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https://cs.paperswithcode.com/paper/knowledge-based-embodied-question-answering
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资源简介:
K-EQA 数据集是由清华大学研究团队提出,专为知识驱动的具身问答任务设计。该数据集基于 AI2Thor 三维环境构建,包含 60,000 个问题,覆盖 6,000 种不同场景设置。数据集分为 K-EQA 和 K-EQA Extension 两个子集,前者聚焦日常问题,后者更具挑战性,涉及复杂逻辑推理。数据集通过形式化语法和知识库数据生成问题,涵盖存在性、计数、比较和枚举四种类型,支持多轮和多智能体问答场景。其旨在推动智能体在复杂环境中的知识推理和视觉理解能力,为具身问答研究提供新基准。
提供机构:
清华大学
创建时间:
2021-09-16
AI搜集汇总
数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
K-EQA是一个基于知识的具身问答数据集,旨在通过外部知识回答复杂问题。其特点是通过结合外部知识和3D场景图进行联合推理,以提高多轮问答的效率。
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