DMQA

displayName: DMQA(DeepMind Q&A)
labelTypes:
- Chinese Corpus
license:
- Unknown
mediaTypes:
- Text
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1506.03340v3.pdf
publishDate: "2015"
publishUrl: https://cs.nyu.edu/~kcho/DMQA/
publisher:
- DeepMind
- University of Oxford
tags:
- File
taskTypes:
- Reading Comprehension
- Abstractive Text Summarization
- Chinese Reading Comprehension

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# 数据集介绍
## 简介
DeepMind 问答数据集由问答、CNN 和 DailyMail 两个数据集组成。每个数据集包含许多文档（每个文档 90k 和 197k），每个文档公司平均大约有 4 个问题。每个问题都是一个缺少单词/短语的句子，可以从随附的文档/上下文中找到。
## 类定义
null
## 引文
```
@article{hermann2015teaching,
title={Teaching machines to read and comprehend},
author={Hermann, Karl Moritz and Kocisky, Tomas and Grefenstette, Edward and Espeholt, Lasse and Kay, Will and Suleyman, Mustafa and Blunsom, Phil},
journal={Advances in neural information processing systems},
volume={28},
year={2015}
}
```

## Download dataset
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数据集名称：DMQA（DeepMind Q&A）
标签类型：
- 中文语料库（Chinese Corpus）
许可证：
- 未知（Unknown）
媒体类型：
- 文本（Text）
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1506.03340v3.pdf
发布日期："2015"
发布页面链接：https://cs.nyu.edu/~kcho/DMQA/
发布机构：
- DeepMind
- 牛津大学（University of Oxford）
标签：
- 文件（File）
任务类型：
- 阅读理解（Reading Comprehension）
- 抽象式文本摘要（Abstractive Text Summarization）
- 中文阅读理解（Chinese Reading Comprehension）

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# 数据集介绍
## 简介
本DeepMind问答数据集由CNN与DailyMail两个问答数据集组成。每个数据集包含大量文档（单数据集文档量分别为9万与19.7万），每份文档平均对应约4个问题。每个问题均为带有缺失词/短语的句子，答案可从配套文档/上下文中获取。
## 类定义
空
## 引文

@article{hermann2015teaching,
title={Teaching machines to read and comprehend},
author={Hermann, Karl Moritz and Kocisky, Tomas and Grefenstette, Edward and Espeholt, Lasse and Kay, Will and Suleyman, Mustafa and Blunsom, Phil},
journal={Advances in neural information processing systems},
volume={28},
year={2015}
}

## 数据集下载
:modelscope-code[]{type="git"}