PKUMOD-CCKS中文自然语言问答数据集

在互联网软硬件相关技术飞速发展的今天，人们每天接触与制造的数据量日益上升，理解与应用这些数据所需的成本也随之增加。因此，如何高效而准确地处理海量异质数据成为了一个亟待解决的问题。知识图谱以结构化的“知识”来存储与表示海量数据，作为承载底层海量知识并支持上层智能应用的重要载体，它在智能时代中扮演了极其重要的角色。 然而，由于知识图谱高度结构化的特点，我们常常需要构建结构化查询语句（SPARQL等）来查找相关知识，这为普通用户使用知识图谱造成了不便。因此，在知识图谱上进行自然语言问答（KBQA）近年来成为了前者的热门应用之一。在学界，semantic parsing、IR等创新性方法与框架百花齐放；在业界，智能音箱、语音助手、智能问诊等应用也极大地拓宽了知识图谱自然语言问答的应用场景，进一步加强了对高效、准确、易用、安全、可解释的KBQA系统的需求。 面对这一需求，我们维护了中文自然语言知识问答的数据集，希望可以帮助研究者们提出创新性的KBQA系统，同时处理“专而深”的特定领域和“广而浅”的开放领域知识图谱。 本次数据集内容来自于人工构建与标注。标注过程不依赖于特定模板，标注人员超过20人