CoQA对话式问答数据集-多领域文本-2011至2018年-thedevastator
数据来源：互联网公开数据
标签：对话式问答,自然语言理解,机器学习,文本分析,深度学习,会话系统,CoQA,Huggingface
数据概述：
本数据集包含127,000个问题及其答案，来源于8,000段对话，涉及七个不同的领域文本。CoQA数据集的独特之处在于其问题具有对话性，每个文本段落都附带有相关问答及其在文本中强调的证据。该数据集非常适合用于构建各种对话式问答系统，为研究人员和开发者提供了丰富的资源以解决现有挑战并推动问答技术的创新。
数据用途概述：
CoQA数据集适用于自然语言理解研究、对话系统开发、智能问答模型创建等多种场景。研究人员可以利用此数据集训练模型以捕捉问题与文本段落中相关部分的映射关系；开发者可以构建能够根据对话上下文提供准确答案的智能系统；教育者可使用该数据集进行教学演示，帮助学生理解对话式问答技术的基本原理。此外，数据集中的多领域文本为模型提供了广泛的训练样本，有助于提高其泛化能力。
数据集包含两个主要文件：train.csv和validation.csv，每个文件的字段描述如下：
train.csv字段描述：
- source：对话或问答对的来源领域（字符串）
- story：提出问题并回答的文本段落（字符串）
- answers：简洁的答案响应（字符串）
validation.csv字段描述：
- source：对话或问答对的来源领域（字符串）
- story：提出问题并回答的文本段落（字符串）
- answers：简洁的答案响应（字符串）
注意事项：
使用本数据集进行研究时，请务必引用原作者及Huggingface Hub。该数据集遵循CC0 1.0 Universal (CC0 1.0)公共领域声明，允许用户在不需授权的情况下自由复制、修改、分发和表演作品，包括商业用途。
