本文介绍了一个新的数据集，用于在知识图谱上进行口头回答的对话式问答。该论文通过扩展现有的多轮对话式问答数据集，包括多个释义的口头回答，提供了新的贡献，并使用五个序列到序列模型进行了实验，同时保持语法的正确性。我们还进行了误差分析，详细说明了模型在指定类别中的误差率。我们提议将答案口头化的数据集公开，并详细说明其使用，以便广泛使用。

Aug, 2022

利用释义学习问题表达的多样性来提高询问回答系统在 Freebase 和句子选择上的准确性。通过训练端到端来直接学习最有可能产生正确答案的语言表达，得到了有竞争力的结果。

Aug, 2017

介绍一个包含生产用户问题数据集的基于 WikiAnswers 平台的 ComQA 数据集，包含 11,214 个问题，涵盖了组成性的、时间推理和比较等不同挑战方面。该数据集通过大规模众包清理问题、分组和注释，以及分析数据集和现有系统对其的结果，对 QA 领域未来的研究提供了驱动作用。

Sep, 2018

本文介绍了 SciGraphQA，这是一个与学术图表相关的合成多轮问答数据集，它是迄今为止最大的非合成图表视觉问答数据集，使用 Palm-2 从计算机科学和机器学习 ArXiv 论文中生成了 295K 个开放式多轮问答对话样本，并通过 GPT-4 评估了问题 - 回答的匹配质量。最后，通过利用从图表中提取的序列化数据表格和 DePlot 模型，使用 LLaVA-13B 进行了进一步的改进，最终的评估 CIDEr 为 0.26。

Aug, 2023

通过引入 PCoQA 数据集，本研究旨在为会话式问答研究提供第一个波斯语会话式问答数据集，包含多达 9,026 个背景驱动的问题，涉及提问者、回答者和维基百科文档。该数据集对以往问答数据集提供了新的挑战，包括更多开放性非事实性答案、较长答案和更少的词汇重复。本文还介绍了多种基准模型的性能，包括基线模型和预训练模型，并使用预训练模型提升了性能。有关数据集和基准模型可在我们的 Github 页面上获取。

Dec, 2023

本文提出了一个任务，即 Complex Sequential QA，它结合了回答简单事实性问题和通过一系列有逻辑的问答匹配进行会话来进行复杂推理，本文也介绍了关于这个任务所需数据集，以及目前现有的模型在处理实际场景中还存在的不足。

Jan, 2018

为了解决会话式搜索系统中存在的问题，本文提出了 PAQA，这是 AmbiNQ 数据集的扩展，通过考虑用户查询和文档中存在的歧义，生成相关的澄清问题，并评估各种模型以及检索过程对歧义检测和澄清问题生成的影响。

Feb, 2024

本篇论文提出了一种建立对话式问答系统的新数据集 CoQA，包含来自七个不同领域的 8,000 个对话中 127,000 个具有答案的问题，分析表明，这些问题比现有的阅读理解数据集具有更多挑战性和难点，需要针对性的解决方案，评测结果显示目前最好的系统 F1 得分为 65.4％，仍然有大量的改进空间。

Aug, 2018

本文提出一种在 Common Crawl 项目的基础上，使用大规模、自然、多样化问答数据集进行领域内预训练的方法，该方法可以用于 open-domain question-answering 任务中的零样本、低资源和微调设置，展示了预训练在该任务中的潜力。

Oct, 2021

该研究介绍了 QAConv，这是一个新的基于对话的问题回答（QA）数据集，通过长、复杂、异步和涉及强领域知识的信息型对话提供了一个新的训练和评估测试平台来促进 QA 在对话研究中的应用。

May, 2021