ArQuad-v2

kaggle2024-01-30 更新2024-03-08 收录

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2023-10-21

ArQuAD

ArQuAD是一个由语言专家注释的阿拉伯语机器阅读理解数据集，包含16,020个问题，这些问题是基于最常访问的阿拉伯语维基百科文章提出的。每个问题的答案都是从相应的阅读文章中提取的文本片段。数据集涵盖了广泛的领域，包括体育、政治、技术、宗教等，旨在全面测试机器阅读理解模型的能力。

github2024-05-21 更新270

sajaw/ArQuAD

该数据集包含文本上下文（context）、问题（question）、答案起始位置（answer_start）、完整文本（text）、标题（title）和唯一标识符（id）等字段。测试集包含1608个样本，数据集总大小为1.96MB，下载大小为356KB。

Hugging Face2025-02-03 更新40

V2V数据集

V2V数据集由北京大学的研究团队创建，旨在解决基于事件的视觉模型训练数据稀缺的问题。该数据集包含10,000个视频，总时长为52小时，比现有的基于事件的相机数据集大一个数量级。数据集通过将传统视频帧直接转换为基于事件的体素网格表示，从而消除了对存储密集型事件流生成的需求。V2V方法使得存储需求降低了150倍，并支持在训练过程中的参数随机化，增强了模型的鲁棒性。该数据集可用于事件视频重建和光流估计等

arXiv2025-05-22 更新440

arbml/ArQuAD

ArQuAD是一个由专家注释的阿拉伯语机器阅读理解数据集。

Hugging Face2024-05-04 更新120

sajaw/ArQuAD_Test

该数据集包含上下文、问题、答案起始位置、文本、标题和唯一标识符等字段。测试集包含1608个示例，数据集大小为1960483字节。

Hugging Face2025-02-03 更新20