介绍了 DuReader，它是一个新的大规模、开放领域的中文阅读理解数据集，它通过基于百度搜索和百度知道的问题和文献数据源，提供更多种类的问题注释，尤其是是非和观点问题，并且它是迄今为止最大的中文机器阅读理解数据集。此外，为了帮助社区取得更好的结果，DuReader 和基准系统已经在线发布，也组织了共同的竞赛。这份调研表明，人类的表现明显优于当前的基线系统，为研究人员提供了更多的研究机会和空间。

Nov, 2017

本文介绍了一种新型的多领域中文数据集，用于特定领域的段落检索，并发现针对特定领域进行训练的检索模型可以明显提高性能，这表明了领域标注数据的必要性。

Mar, 2022

为了验证机器阅读理解模型在现实世界应用中的鲁棒性和泛化能力，我们引入了一个真实的中文数据集 —— DuReader_robust，并从超敏、超稳定和泛化三个方面对 MRC 模型进行了综合评估。实验结果表明，现有的 MRC 模型在挑战测试集上表现不佳。

Apr, 2020

本文提出了文档感知段落检索 (DAPR) 任务的概念，并通过在段落表示中引入文档级上下文的不同方法扩展最先进的神经段落检索器。实验结果表明，混合检索系统在 DAPR 任务中只能略微改进，但能显著改进文档检索任务，这激励着进一步研究该新任务的更好检索系统的开发。

May, 2023

本研究介绍了一个含有近 10K 文档和近 50K 个问题及其答案的中国司法阅读理解 (CJRC) 数据集，基于 Bert 和 BiDAF 构建了两个强基准模型，实验结果显示与人工标注员的表现相比仍有进步的空间。该数据集可用于司法领域中元素提取的机器阅读理解技术研究。

Dec, 2019

本文探讨了针对关键字错别字造成的关键字不匹配所产生的影响，针对这一问题，我们提出了简单而有效的错别字感知培训框架，实验证明该框架可以显著提高 DR 和 BERT Re-ranker 的有效性。

Aug, 2021

本文构建了一个基于语篇水平的汉语文学语料库，提出两种标记方法来解决数据不一致性的问题，并介绍了几种常用模型进行实验，研究结果不仅展示了该数据集的可用性，而且为进一步的研究提供了基线。

Nov, 2017

本文介绍了以意见为主题的 ReCO 数据集，该数据集是目前中文阅读理解数据集中最大的，其中需要进行因果推理、逻辑推理等各种推理技能。与传统数据集不同的是，ReCO 除了提供上下文段落外，还提供支持证据，这为机器阅读理解提供了很好的挑战。

Jun, 2020

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

本研究对 Karpukhin 等人于 2020 年提出的基于稠密编码的全域问答模型（DPR）进行了复制研究，其中发现原作者低估了 BM25 基准检索的有效性。我们通过改进的答案跨度评分技术，使用与原论文相同的模型获得更好的端到端问题答案准确性。

Apr, 2021