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QED

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OpenDataLab2026-05-17 更新2024-05-09 收录
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https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/QED
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资源简介:
QED 是一个用于问答解释的语言原则框架。如论文中所述,给定一个问题和一个段落,QED 将答案的解释表示为离散的、人类可解释的步骤的组合:_x000D_ _x000D_ 句子选择:= 识别暗示问题答案的句子_x000D_ 指称相等 := 识别问题和答案句子中指代同一事物的名词短语_x000D_ 谓词蕴含:=确认一旦指称等式被抽象掉,句子中的谓词就蕴含问题中的谓词。

QED is a principled linguistic framework for question answering explanation. As described in the paper, given a question and a paragraph, QED represents the explanation of an answer as a combination of discrete, human-interpretable steps: Sentence Selection: Identify the sentences that imply the answer to the question Referential Equality: Identify noun phrases in the question and the answer sentences that refer to the same entity Predicate Entailment: Confirm that once referential equalities are abstracted away, the predicates in the sentences entail the predicates in the question.
提供机构:
OpenDataLab
创建时间:
2022-06-28
搜集汇总
数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
QED是一个问答解释框架,它将答案解释分解为句子选择、指称相等和谓词蕴含三个步骤。该数据集由Google、斯坦福大学等机构于2020年发布,用于支持自然语言处理中的视觉问答任务。
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