FQuAD2.0 is a new dataset that extends FQuAD with unanswerable questions, enabling the training of French Question-Answering models that can distinguish unanswerable questions from answerable ones, achieving an F1 score of 82.3% on classification and 83% on Reading Comprehension tasks with a fine-tuned CamemBERT-large model.

Sep, 2021

我们介绍了一个众包的波斯语阅读理解数据集，包括 80,000 个问题和答案，其中 25％的问题是具有对抗性无法回答的，该数据集被用于建立波斯语阅读理解和提供基线结果的研究。

Feb, 2022

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

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

本文介绍了一个非英语机器阅读问答研究的主要挑战：缺乏注释数据集。我们随后提出一个德语 QA 数据集（GermanQuAD），总结经验教训，并评估 QA 问答对重组的效果，以加速注释过程。通过 GermanQuAD 数据训练，提出的 QA 模型明显优于多语言模型。最后，将数据集适应于 DPR 语言，训练了第一款非英语 DPR 模型。

Apr, 2021

为解决下游任务比如问答系统中的非英语数据匮乏问题，我们发起了一个众包项目收集并发布了一个法语问答数据集，提供了我们的数据注释工具以及初步的基准结果。

Jul, 2020

本文介绍了 NorQuAD 数据集，这是第一个用于机器阅读理解的挪威问答数据集，包含 4,752 个手动创建的问题和答案对。我们详细介绍了数据收集过程，并陈述了数据集的统计信息。我们还对数据集进行了多语言和挪威单语言语言模型的基准测试，并将它们与人类表现进行了比较。该数据集将免费提供。

May, 2023

本研究提出了一种基于对话的问答数据集 QuAC，其包含 14K 个信息寻求问答对话（共 100K 个问题），并且 QuAC 针对其他机器理解数据集中未发现的挑战进行了改进。我们在详细的定性评估中表明，QuAC 的问题通常更具开放性、难以回答或仅在对话上下文中有意义，还报告了许多参考模型的结果，包括最近被扩展为对话上下文模型的最先进的阅读理解体系结构。但是我们最好的模型仍然比人类表现差了 20 个 F1，这表明还有很大的未来工作空间。

Aug, 2018

本文提出 Translate Align Retrieve (TAR) 方法，通过将 Stanford Question Answering Dataset（SQuAD）v1.1 自动翻译成西班牙语，创建了大规模的西班牙语 QA ​​training dataset。使用此数据集通过微调 Multilingual-BERT 模型训练了西班牙语 QA 系统，并在 MLQA 和 XQuAD 基准测试上进行了评估，结果表明该方法优于 Multilingual-BERT 基线，达到了新的最高 69.1 F1 分数。

Dec, 2019

通过使用强大的数据策划方法，我们翻译了英语问答数据集（SQuAD），解决了低资源语言中无高效问答数据集的问题。我们引入了 MahaSQuAD，这是第一个适用于印度马拉地语的完整 SQuAD 数据集，包含 118,516 个训练样本、11,873 个验证样本和 11,803 个测试样本。另外，我们还提供了一个手动验证的黄金测试集，包含 500 个例子。通过解决上下文和语言细微差异的挑战，我们确保了准确的翻译。此外，由于无法简单地将问答数据集直接转换为任何低资源语言，我们需要一种强大的方法将答案翻译映射到译文段落中的相应部分。因此，为了解决这一挑战，我们还提出了一种通用方法，可以将 SQuAD 翻译成任何低资源语言。因此，在问题回答系统领域，我们提供了一种可扩展的方法，弥合了低资源语言中存在的语言和文化差距。数据集和模型已公开共享于此 https URL。

Apr, 2024