VeriSciQA
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资源简介：
VeriSciQA is a large-scale, high-quality dataset for Scientific Visual Question Answering (SVQA), containing 20,351 QA pairs spanning 20 scientific domains and 12 figure types. The dataset is constructed using a Generate-then-Verify framework that leverages cross-modal consistency checks to promote correctness of generated question-answer pairs.
VeriSciQA是一款面向科学视觉问答（Scientific Visual Question Answering，SVQA）的大规模高质量数据集，包含20351组问答对，覆盖20个科学领域与12种图表类型。该数据集采用「生成-验证」（Generate-then-Verify）框架构建，借助跨模态一致性校验机制保障生成问答对的正确性。
提供机构：
maas创建时间：
2025-11-24
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
VeriSciQA是一个用于科学视觉问答（SVQA）的大规模数据集，包含20,351个QA对，覆盖20个科学领域和12种图表类型，采用自动验证框架以提升准确性。该数据集以多选格式呈现，包含多种问题类型，并以JSONL文件形式提供。
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