数据集概述
本数据集聚焦科学文献中的数量型抽取式问答场景，包含1031篇农业科学摘要的数量答案标注，以及基于39个查询的1130条查询-文档相关性判断。数据集支持信息检索与问答模块的端到端评估，可用于研究检索质量对下游问答结果的影响，尤其是大语言模型处理无关文档时的幻觉问题。
文件详解
- quantities_ground_truth.json
- 文件格式：JSON
- 字段映射介绍：农业科学摘要的数量型答案标注数据，包含文档与对应抽取式数量答案的映射
- qrels.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：查询-文档相关性判断数据，记录39个查询与对应文档的相关性评分
- docs.json
- 文件格式：JSON
- 字段映射介绍：1031篇农业科学文献摘要的文本数据
- topics.xml
- 文件格式：XML
- 字段映射介绍：39个数量型查询的元数据，包含查询内容等信息
- document_IDs_PubAg.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：农业科学文献的PubAg平台文档ID列表
适用场景
- 数量型抽取式问答模型评估: 用于测试模型从科学文献中提取特定数量答案的准确性
- 检索增强生成效果研究: 分析检索质量对大语言模型问答结果（如幻觉问题）的影响
- 信息检索系统优化: 基于查询-文档相关性判断数据，优化针对数量型需求的文献检索策略
- 农业科学文献信息抽取: 辅助农业领域特定参数、指标等数量信息的自动化提取
- 问答-检索全流程 pipeline 评估: 支持从文献检索到答案抽取的端到端系统性能验证
