BREAK

Break 是一个问题理解数据集，旨在训练模型对复杂问题进行推理。它包含 83,978 个自然语言问题，并使用新的含义表示法进行注释，即问题分解含义表示法 (QDMR)。每个示例都有自然问题及其 QDMR 表示。 Break 包含人类组成的问题，从文本、图像和数据库的 10 个领先的问答基准中抽样。该数据集由特拉维夫大学和艾伦人工智能研究所的 NLP 研究人员团队创建。
Break 数据集包含来自以下 10 个数据集的问题：
语义解析：Academic、ATIS、GeoQuery、Spider
视觉问答：CLEVR-humans，NLVR2
阅读理解（和 KB-QA）：ComQA、ComplexWebQuestions、DROP、HotpotQA

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

BREAK是一个问题理解数据集，包含83,978个自然语言问题，采用QDMR（问题分解含义表示法）进行注释。该数据集由特拉维夫大学和艾伦人工智能研究所于2020年发布，问题来源于10个问答基准，覆盖语义解析、视觉问答和阅读理解等多个领域。