多语言问答数据集MultilingualQuestionAnsweringDataset-kishalmandal
数据来源：互联网公开数据
标签：问答系统, 机器阅读理解, 跨语言, 自然语言处理, 文本摘要, 知识获取, 印度语, 英语
数据概述：
该数据集包含来自MLQA (Multilingual Question Answering) 和 XQuAD (Cross-lingual Question Answering Dataset) 的数据，记录了多种语言的阅读理解问答对。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据集内容涵盖全球范围，但主要关注多语言环境下的问答任务，包含印度语和英语。
数据维度：包括“context”（上下文文本）、“question”（问题）、“answer_text”（答案文本）、“answer_start”（答案起始位置）和“language”（语言）等字段，适用于机器阅读理解、问答系统等任务。
数据格式：CSV 格式，包含mlqa_hindi.csv和xquad.csv两个文件，便于文本处理和模型训练。数据已进行初步处理，可以直接用于模型训练和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于跨语言问答、机器阅读理解、文本摘要等自然语言处理领域的学术研究，如多语言信息检索、跨语言知识迁移等研究。
行业应用：可为智能客服、多语言搜索引擎、智能问答系统等产品提供数据支持，尤其在跨语言信息获取、多语言内容理解方面具备实用价值。
决策支持：支持企业进行多语言市场分析、客户服务优化，提升跨文化沟通效率。
教育和培训：作为自然语言处理、机器阅读理解等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解多语言问答任务。
此数据集特别适合用于探索不同语言之间的知识共享与迁移规律，以及构建多语言问答系统，提升系统在不同语言环境下的表现。
