ORConvQA (Open-Retrieval Conversational Question Answering)

通过使其适应开放检索设置来增强 QuAC。它是三个现有数据集的聚合：(1) 提供信息搜索对话的 QuAC 数据集，(2) 由与上下文无关的 QuAC 问题重写组成的 CANARD 数据集，以及 (3) 用作回答问题的知识来源。

QuAC is enhanced by adapting it to the open-retrieval setting. It is an aggregation of three existing datasets: (1) the QuAC dataset which provides information-seeking dialogues, (2) the CANARD dataset which consists of context-independent rewritten QuAC questions, and (3) the knowledge source used for answering questions.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

ORConvQA是一个基于QuAC数据集增强的开放检索对话问答数据集，它整合了QuAC、CANARD等多个现有资源，由马萨诸塞大学阿默斯特分校、阿里巴巴和蚂蚁金融于2020年联合发布。