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

本研究通过建立一套问答生成模型，实现了对在线新闻读者对新闻信息的认知度的度量，并通过实验证明该模型在多项指标上具有优越的性能。

Feb, 2021

本研究提出一种算法，利用数据集转换技术从长的 Trivia 问题转化为类似于日常人类交流的较短问题的方式，自动生成自然问题（NQ）数据集中的问题，同时使用神经分类器检测并去除不合法的问题，从而生成高质量的数据集，提高了 QA 表现，该算法在低资源环境下使用，扩展了 QA 系统的规模，同时保持了训练数据的质量。

Oct, 2022

该研究提出了一个名为 SearchQA 的数据集，该数据集用于机器理解和问答，并通过从 J! Archive 爬取的现有问题 - 答案配对及 Google 检索的文本片段进行扩充。在 SearchQA 中，包含了 14 万个问题 - 答案对，每个对平均包含 49.6 个片段。使用人类评估以及两种基准方法进行测试，研究显示了人类和机器表现之间的显著差距，表明所提出的数据集可作为问答的基准。

Apr, 2017

本文提出了一种名为 ACS-QG 的问题生成系统，使用信息抽取、神经网络生成器和质量控制器自动生成高质量、多样化的问题 - 答案对，该系统超越了现有神经网络问题生成模型，并能从较少的数据中生成 280 万个高质量的问题 - 答案对。

Jan, 2020

本文提出了一个名为 MixQG 的神经问题生成器，通过结合 9 个问题回答数据集来训练单一的生成模型，该模型在不同的认知水平中可以产生具有不同类型答案的问题，经实验证明在已知和未知领域中均表现出优越性。

Oct, 2021

本篇论文提出了一个新的选择题型问答数据集 SelQA，该数据集通过众包生成问题，并从英文维基百科中提取十个最常见主题的长度为答案。我们介绍了一种语料库注释方案，旨在通过明确减少问题和答案之间的词共现来增强生成大型、多样化和具有挑战性的数据集的过程。在回答句子选择和回答触发任务上，我们比较了几个系统，为未来的工作提供了强有力的基准结果。

Jun, 2016

本研究提出一种利用基础文档和少量标注数据进行深度学习提取式问答的方法，并通过对三个不同领域数据集的实验验证了其有效性。

Apr, 2018

本研究提出了一种基于句子转换模型的新方法，从庞大数量的大型问答数据集中自动派生自然语言推理（NLI）数据集，并展示了其将多种问答数据集成功应用于自然语言推理数据集的能力，从而新派生出包含 50 万个以上 NLI 示例的免费数据集 (QA-NLI)，展示了它呈现的推理现象的宽泛性。

Sep, 2018

本文旨在通过运用多阶段关注机制和序列到序列模型，在长文档的背景下产生更真实的问题，结果表明在 SQuAD、MS MARCO 和 NewsQA 三个问答数据集上，该方法优于现有方法。

Oct, 2019