日本文献の質問応答 (JDocQA) は、PDF 形式の 5,504 の文書と日本語でアノテーションされた 11,600 の質問応答インスタンスから成る大規模な文書ベースの QA データセットであり、質問応答アプリケーションにおいて実用的な質問を提供するために回答不可能な質問を組み込んでいます。

Mar, 2024

本文介绍了一种名为 FQuAD 的法语本地阅读理解数据集，并成功训练出基线模型，通过 F1 得分和准确匹配比率很好地回答了问题。同时，研究人员为追踪法语问答模型的进展提出了排行榜。

Feb, 2020

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

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

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

该研究介绍了韩语问答数据集（KorQuAD），这是一个用于机器阅读理解的大型韩语数据集，有助于自动回答语音机器人和自动化客户支持系统的开发。

Sep, 2019

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

我们制作了 JEC-QA，这是中国国家司法考试中收集的最大的法律领域问答数据集，它要求逻辑推理能力用以解答问题。我们已经发布了该数据集和我们的基线模型，以帮助提高机器理解模型的推理能力。

Nov, 2019