KVQA 问答数据集

KVQA 全称 Knowledge-aware VQA，是一个关于问答的数据集。数据集包含手动验证的 183,000 个问答对 (question-answer pair)，涉及超过 18,000 人和 24,000 张图像。数据集中的问题需要对 KG 进行多实体 (multi-entity) 、多关系 (multi-relation) 和多跳推理 (multi-hop reasoning) 才能找到答案。

KVQA, short for Knowledge-aware VQA, is a question answering dataset. It comprises 183,000 manually verified question-answer pairs, involving over 18,000 individuals and 24,000 images. The questions in this dataset require multi-entity, multi-relation and multi-hop reasoning over knowledge graphs (KG) to derive the correct answers.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

KVQA 问答数据集是一个关于问答的数据集，包含183,000个手动验证的问答对，涉及18,000人和24,000张图像。该数据集的特点是需要对知识图谱进行多实体、多关系和多跳推理才能找到答案，并提供了69,000人的参考图像支持集。