李宏毅机器学习2022spring-hw7

数据集文件元信息以及数据文件，请浏览“数据集文件”页面获取。

当前数据集卡片使用的是默认模版，数据集的贡献者未提供更加详细的数据集介绍，但是您可以通过如下GIT Clone命令，或者ModelScope SDK来下载数据集

#### 下载方法
:modelscope-code[]{type="sdk"}
:modelscope-code[]{type="git"}

- Training set: 31690 QA pairs
- Dev set: 4131 QA pairs
- Test set: 4957 QA pairs

- {train/dev/test}_questions:
- List of dicts with the following keys:
- id (int)
- paragraph_id (int)
- question_text (string)
- answer_text (string)
- answer_start (int)
- answer_end (int)
- {train/dev/test}_paragraphs:
- List of strings
- paragraph_ids in questions correspond to indexs in paragraphs
- A paragraph may be used by several questions

本数据集的文件元信息与数据文件，请前往「数据集文件」页面获取。
当前数据集卡片采用默认模板制作，数据集贡献者未提供更详尽的数据集说明，但您可通过以下Git Clone命令或ModelScope SDK下载该数据集。

#### 下载方法
:modelscope-code[]{type="sdk"}
:modelscope-code[]{type="git"}

- 训练集（Training set）：31690组问答对（QA pairs）
- 开发集（Dev set）：4131组问答对（QA pairs）
- 测试集（Test set）：4957组问答对（QA pairs）

- {train/dev/test}_questions：
- 包含以下键名的字典列表：
- id（整数类型）
- paragraph_id（整数类型）
- question_text（字符串类型）
- answer_text（字符串类型）
- answer_start（整数类型）
- answer_end（整数类型）
- {train/dev/test}_paragraphs：
- 字符串列表
- 问答中的paragraph_ids与paragraphs列表中的索引一一对应
- 单个段落可被多个问答引用

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是李宏毅机器学习2022年春季课程作业7的数据集，包含训练集、开发集和测试集，总计超过4万对问答对，用于机器阅读理解任务。数据格式以问题-段落对为主，问题包含答案位置信息，段落可被多个问题复用。