本研究为缺乏基准数据集的低资源语言（如越南语）创建了一个新的数据集 UIT-ViQuAD，包含超过 23000 个由人类创建的问题 - 答案对和 174 篇来自维基百科的越南文章。通过用现有最先进的机器学习模型解决问题来比较联合测量人类表现和最佳模型表现的结果，结果表明，未来的研究可以提高越南 MRC 的准确度和性能。

Sep, 2020

本文提出了 JaQuAD 数据集，它是一种由人类注释的日语问答数据集，用于非英语语言的 QA 任务的研究。该数据集由 39,696 个问题 - 答案对组成并且基于日本维基百科文章。我们针对基线模型进行微调，测试数据集上的 F1 得分为 78.92％，EM 为 63.38％。

Feb, 2022

KorMedMCQA 是第一个基于韩国医疗保健专业执业许可考试的韩文多项选择题答案基准，涵盖 2012 年至 2023 年，这个数据集包括医生、护士和药剂师执照考试中的一些问题，涉及各种主题。我们在各种大型语言模型上进行了基准实验，包括专有 / 开源、多语言 / 韩文附加预训练和临床背景预训练模型，突显了进一步改进的潜力。我们将我们的数据公开在 HuggingFace 平台上，并通过 LM-Harness 提供了一个评估脚本，邀请在韩国医疗保健环境中进行更深入的探索和进展。

Mar, 2024

本文提出了一种新的中文阅读理解数据集 —— 包括选择题和用户问题阅读理解，并且是人工验证和隐藏测试集的大规模训练数据。同时，还举办了首届中文机器阅读理解评估（CMRC-2017），成功吸引了数十名参与者。

Sep, 2017

本研究提出了一个名为 VisualMRC 的新的视觉机器阅读理解数据集，包含来自多个网络域的 10,000 多个文档图像，以及 30,000 多个问题和答案对，以帮助发展自然语言理解和生成能力。此外，研究还引入了一个扩展了现有序列到序列模型的新模型，以考虑文档的视觉布局和内容。该模型在自动评估度量方面优于基本序列到序列模型和最先进的 VQA 模型，但其性能仍低于大多数人类表现。该数据集将有助于将视觉和语言理解联系起来的研究。

Jan, 2021

机器阅读理解在医疗问答系统中发挥着重要作用，本研究通过整合专门的医学数据集和创建专用数据集的方法，提高了问答系统的准确性，为临床决策和医学研究的进展做出贡献。通过对 BERT、RoBERTa 和 Tiny RoBERTa 等模型进行微调，显著提高了对医学内容的响应准确性。

Apr, 2024

通过捕捉越南母语者在自然环境中的口语表达，这篇论文描述了一个用于机器阅读理解任务的越南口语语料库的开发过程，并提供了使用真实数据进行机器阅读理解任务所面临的挑战和机遇的见解。

Feb, 2024

本文介绍了一个名为 UIT-ViQuAD 2.0 的越南文机器阅读理解数据集，它可以用于评估和研究机器阅读理解任务和相关任务，如问答、问句生成和自然语言推理。该数据集吸引了 77 个团队参与，其中表现最好的三个团队使用基于 Transformer 结构的强大的预训练语言模型 XLM-RoBERTa，其准确率在 F1 得分方面为 77.24％，在 Exact Match 方面为 67.43％。

Mar, 2022

本研究介绍了 Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)，一种包含超过 100,000 个问题的阅读理解数据集，旨在研究回答这些问题所需要的类型推理方式，研究使用依赖和组成树建立了强大的逻辑回归模型，并在数据集上获得了 51.0% 的 F1 分数。

Jun, 2016

通过重新设计现有的机器阅读理解数据集，将其转化为互动、部分可观察的环境，加入上下文命令并训练模型，有望将模型扩展到面向 Web 级别的 QA 场景。

Aug, 2019