HotpotQA：用于多样化、可解释的多跳问答的数据集
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HotpotQA是英文维基百科上收集的问答数据集，包含大约 113K 的众包问题，这些问题被构建为需要两篇维基百科文章的介绍段落来回答。数据集中的每个问题都带有两个黄金段落，以及这些段落中的句子列表，众包工作者认为这些句子是回答问题...
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HotpotQA是英文维基百科上收集的问答数据集，包含大约 113K 的众包问题，这些问题被构建为需要两篇维基百科文章的介绍段落来回答。数据集中的每个问题都带有两个黄金段落，以及这些段落中的句子列表，众包工作者认为这些句子是回答问题所必需的支持事实。
HotpotQA 具有多种推理策略，包括涉及问题中缺失实体的问题、交集问题（什么满足属性 A 和属性 B？）以及比较问题，其中两个实体通过共同属性进行比较等。在少文档干扰器设置中，QA 模型有十个段落，其中保证找到黄金段落；在开放域 fullwiki 设置中，模型只给出问题和整个维基百科。模型根据它们的答案准确性和可解释性进行评估，其中前者被测量为具有精确匹配 (EM) 和 unigram F1 的预测和黄金答案之间的重叠，后者关注预测的支持事实句子与人类注释的匹配程度（支持事实EM/F1)。
如果您在研究中使用 HotpotQA，请使用以下 BibTeX 条目引用我们的论文：
@inproceedings{yang2018hotpotqa,
title={{HotpotQA}: A Dataset for Diverse, Explainable Multi-hop Question Answering},
author={Yang, Zhilin and Qi, Peng and Zhang, Saizheng and Bengio, Yoshua and Cohen, William W. and Salakhutdinov、Ruslan 和 Manning、Christopher D.}，
书名={自然语言处理经验方法会议 ({EMNLP})}，
年份={2018}
}
title={{HotpotQA}: A Dataset for Diverse, Explainable Multi-hop Question Answering},
author={Yang, Zhilin and Qi, Peng and Zhang, Saizheng and Bengio, Yoshua and Cohen, William W. and Salakhutdinov、Ruslan 和 Manning、Christopher D.}，
书名={自然语言处理经验方法会议 ({EMNLP})}，
年份={2018}
}
官方网址：https://hotpotqa.github.io/
paperwithcode：https://paperswithcode.com/dataset/hotpotqa
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