ReCO

displayName: ReCO
labelTypes:
- Chinese Corpus
license:
- Unknown
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2006.12146v1.pdf
publishDate: "2020"
publishUrl: https://github.com/benywon/ReCO
publisher:
- Sogou
tags:
- Text
taskTypes:
- Machine Reading Comprehension
- Chinese Reading Comprehension
- Causal Inference

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# 数据集介绍
## 简介
ReCO，一个人工策划的关于 Opinion 的中文阅读理解数据集。 ReCO 中的问题是向商业搜索引擎发出的基于意见的查询。这些段落由众包提供，他们从检索到的文档中提取支持片段。最后，众包工作人员给出了一个抽象的是/否/不确定的答案。 ReCO 的发布包含 300k 个问题，据我们所知，这些问题是中文阅读理解中最大的。 ReCO的一个突出特点是，除了原始上下文段落之外，我们还提供了可以直接用于回答问题的支持证据。质量分析表明 ReCO 的挑战在于它需要各种类型的推理技能，例如因果推理、逻辑推理等。当前的 QA 模型在许多问题回答问题上表现非常出色，例如 BERT (Devlin et al. 2018），在该数据集上仅达到 77% 的准确率，大大落后于人类近 92% 的性能，表明 ReCO 对机器阅读理解提出了很好的挑战。
## 引文
```
@inproceedings{wang2020reco,
title={Reco: A large scale Chinese reading comprehension dataset on opinion},
author={Wang, Bingning and Yao, Ting and Zhang, Qi and Xu, Jingfang and Wang, Xiaochuan},
booktitle={Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence},
volume={34},
number={05},
pages={9146--9153},
year={2020}
}
```

## Download dataset
:modelscope-code[]{type="git"}

显示名称：ReCO
labelTypes:
- 中文语料库（Chinese Corpus）
license:
- 未知（Unknown）
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2006.12146v1.pdf
publishDate: "2020"
publishUrl: https://github.com/benywon/ReCO
publisher:
- 搜狗（Sogou）
tags:
- 文本（Text）
taskTypes:
- 机器阅读理解（Machine Reading Comprehension）
- 中文阅读理解（Chinese Reading Comprehension）
- 因果推理（Causal Inference）

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## 数据集介绍
## 简介
ReCO是一套人工策划的面向观点类任务的中文阅读理解数据集。ReCO中的问题均为基于观点的商业搜索引擎查询，所需段落由众包人员从检索到的文档中提取支持片段所得，随后众包工作人员将给出抽象化的是/否/不确定三类答案。本次发布的ReCO共包含30万个问题，据我们所知，这是目前中文阅读理解领域规模最大的同类数据集。
ReCO的显著特色在于，除提供原始上下文段落外，还附带可直接用于作答的支持性证据片段。质量分析显示，ReCO的挑战性体现在其要求模型具备多种推理能力，例如因果推理、逻辑推理等。当前诸多问答模型在各类问答任务中表现优异，例如BERT（Devlin等人，2018）在本数据集上的准确率仅为77%，远低于人类近92%的表现，这表明ReCO对机器阅读理解模型构成了颇具难度的挑战。
## 引文

@inproceedings{wang2020reco,
title={Reco: A large scale Chinese reading comprehension dataset on opinion},
author={Wang, Bingning and Yao, Ting and Zhang, Qi and Xu, Jingfang and Wang, Xiaochuan},
booktitle={Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence},
volume={34},
number={05},
pages={9146--9153},
year={2020}
}

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