该研究提出了一个名为 SearchQA 的数据集，该数据集用于机器理解和问答，并通过从 J! Archive 爬取的现有问题 - 答案配对及 Google 检索的文本片段进行扩充。在 SearchQA 中，包含了 14 万个问题 - 答案对，每个对平均包含 49.6 个片段。使用人类评估以及两种基准方法进行测试，研究显示了人类和机器表现之间的显著差距，表明所提出的数据集可作为问答的基准。

Apr, 2017

本文介绍了 SemEval-2015 Task 3 的组织和结果，以分类好、坏或潜在相关的答案，并回答 List of all answers 的 Yes / No 问题。我们使用 Mechanical Turk 对英语进行了广泛的数据标记，并已向研究社区发布。最好的系统在官方评分上看得分达到了 57.19 和 63.7（英语子任务 A 和 B），以及阿拉伯语子任务 A 的 78.55。

Nov, 2019

为了增加推理能力，我们通过四个阶段的过程收集有超过 10,000 篇 CNN 新闻文章的人类生成的问题 - 答案对的数据集 NewsQA，该数据集超过 100,000 个 QA 对，由众包工人提供，答案包含想对应文章的文本内容片段。人类的表现比现有神经模型的性能更好，这表明未来的研究可以在 NewsQA 上取得显著的进展。

Nov, 2016

本文调查了在深度学习时代发布的有影响力的问答数据集，并介绍了文本问答和视觉问答两个最常见的问答任务，涵盖了最具代表性的数据集，并提出了当前的一些 QA 研究挑战。

Jun, 2022

此论文在对维基百科的四个语料库：WikiQA、SelQA、SQuAD 和 InfoQA 进行内部和外部分析后，提出了一种基于索引的方法来创建一个用于回答检索的银标准数据集，并建议更好地利用这些语料库来进行统计问答学习。

Jan, 2018

本文介绍一个包含 18 万多个有关英语语言的问题和答案的共同数据集，这个数据集可以用于语言学习者的自然语言处理应用，并介绍了以这个数据集为基础的三个任务：1）回答质量分类、2）语义搜索查找相似问题和 3）回答生成，并展示了当前基于 Transformer 模型的优缺点和基线方法。该数据集和脚本已经公开发布用于未来的研究。

May, 2022

本文提出了一种新颖的基于语义的问题回答方法 (SEQA)，该方法使用生成模型先产生一组可能的答案，然后基于这些可能的答案和问题在语义上的相似性来选择正确的答案。该方法在无监督的情况下，通过对四个基准数据集的实验验证了其有效性和健壮性，并取得了最佳结果。

May, 2021

本研究提出一种利用基础文档和少量标注数据进行深度学习提取式问答的方法，并通过对三个不同领域数据集的实验验证了其有效性。

Apr, 2018

我们提供了一个名为 NewsQs (新闻提示) 的数据集，其中提供了多篇新闻文档的问题 - 回答对。通过在 News On the Web 语料库的 FAQ 样式新闻文章上对 T5-Large 模型进行微调，我们创造了 NewsQs，并自动生成了问题。我们证明，使用控制代码对模型进行微调可以生成更容易被人们接受的问题，与没有使用控制代码的相同模型相比，在人类评价中表现更好。我们使用与人类注释具有高相关性的 QNLI 模型来过滤数据。我们将我们的最终高质量问题、答案和文档聚类数据集作为资源，用于未来的基于查询的多文档摘要研究。

Feb, 2024

通过分布式表征学习语义编码，我们提出了一种新方法，用于解决回答句子选择的任务，该方法不需要任何特征工程或专业语言数据，可轻松适用于各种领域和语言，并在 TREC 标准基准数据集上达到了与最先进的性能相当的结果。

Dec, 2014