Computer Science Contextual Question Answering [CSCQA]

The dataset is a context-based question answering (QA) resource for Computer Science, where each instance is structured into six components: Topic, Context, Sentence, Keyword, Question, and Answer. Topic - defines the domain or concept. Context - provides the source paragraph. Sentence - represents a processed or simplified form of the context. Keyword - highlights the key term used to guide question generation. Question - is automatically or manually generated from the context. Answer - contains the corresponding response derived from the context. This structured format supports tasks such as automatic question generation, answer extraction, and contextual understanding in NLP systems.本数据集为面向计算机科学领域的基于上下文的问答（QA, Question Answering）资源，每个样本均包含六大组成部分：主题（Topic）、上下文（Context）、语句（Sentence）、关键词（Keyword）、问题（Question）与答案（Answer）。 主题（Topic）：用于界定所属领域或核心概念。 上下文（Context）：提供源段落文本。 语句（Sentence）：为上下文经过处理或简化后的形式。 关键词（Keyword）：用于指引问题生成的核心高亮术语。 问题（Question）：由上下文自动或手动生成的查询内容。 答案（Answer）：包含从上下文中提取得到的对应响应内容。 该结构化格式可支持自然语言处理（NLP, Natural Language Processing）系统中的自动问题生成、答案抽取以及上下文理解等多项任务。