下表展示了三个模型在两个数据集(SQuAD 1.1和SQuAD 2.0)上的表现,结果显示: 表现最好的模型(DocQA + ELMo)在SQuAD 2.0上与人类仍有23.2的差距,意味着模型有很大的改进空间; 在两个数据集上运用相同模型架构,相比于SQuAD1.1,最优模型和人的F1值差距在SQuAD 2.0上更大,说明对现有模型来说 SQuAD 2.0是一个更...
可以说SQuAD只是为了实现这个目标的NLP的task之一，这个task比ImageNet实际影响力会低，
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SQuAD 2.0数据集是自然语言理解任务中对现有模型的一个挑战。 研究内容 数据集:在Daemo平台上雇佣了众包工作人员来编写无法回答的问题。每个任务由来自SQuAD 1.1的一整篇文章组成。对于文章中的每个段落,工作人员最多可提出5个仅凭段落是无法回答的问题,同时还要参考段落中出现的实体并给出一个合理的答案。同时给工作...
SQuAD 是斯坦福大学于2016年推出的数据集,一个阅读理解数据集,给定一篇文章,准备相应问题,需要算法给出问题的答案。数据集的贡献者为斯坦福Percy Liang等人,Percy Liang是自然语言处理界的一位全才,在Semantic Parsing, QA, Optimization等多个领域都有重要贡献。°SQuAD,斯坦福在自然语言处理的野心 ...
中文机器阅读理解数据集,本数据集通过机器翻译加人工校正的方式从原始 Squad 转换而来,其中包括 V1.1 和 V2.0。由于部分翻译无法找到原文中的答案(短答案翻译和文档翻译有出入),故数据量对比原始英文版 SQuAD 有所减少。 为什么这么做? 现有中文抽取式机器阅读理解数据集存在数据量较小或者领域专一的特点 ...
1. 目标 我们正在进行针对特定人群治理需要良好的训练集,基于对话形式的设计和SquAD数据集具有一定的相似度,故需要将SQuAD数据集转化成中文训练集。同时,为了后期有效的利用SQuAD,需要整理、汇总目前已有的利用SQuAD进行研究的GitHub开源项目 1.1. 沟通与文档 选择合适
Standford Question Answering Dataset (SQuAD) is a reading comprehension dataset by Standford University and has two versions. 斯坦福问答数据集是由斯坦福大学创建的阅读理解数据集,有两个版本。 数据列表 数据名称上传日期大小下载 Know What You Don’t Know- Unanswerable Questions for SQuAD paper.pdf2020-11...
斯坦福机器阅读理解竞赛的数据集SQuAD2.0,基于 SQuAD(Stanford Question Answering Dataset)的文本理解挑战赛,是行业内公认的机器阅读理解领域的顶级水平测试;它构建了一个包含十万个问题的大规模机器阅读理解数据集,选取超过 500 篇的维基百科文章。数据集中每一个阅读理解问题的答案是来自给定的阅读文章的一小段文本 —...
数据集:在Daemo平台上雇佣了众包工作人员来编写无法回答的问题。每个任务由来自SQuAD 1.1的一整篇文章组成。对于文章中的每个段落,工作人员最多可提出5个仅凭段落是无法回答的问题,同时还要参考段落中出现的实体并给出一个合理的答案。同时给工作人员展示SQuAD 1.1中的问题作为参考,尽量使难以回答的那些问题与可回答的...