数据集概述
本数据集是用于科学问答（QA）系统基准测试的多领域封闭问题数据集，覆盖10个研究领域下的34个主题，包含108条人工标注的问答对，每条数据标注了答案类型、难度等级及带来源论文链接的黄金参考，可用于验证检索增强生成（RAG）系统在科学领域的性能。
文件详解
- metadata.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含研究领域（Area）、子领域（Sub-area）、主题（Topic）、论文标题（Title）、DOI、作者（Authors）、发表日期（Date）、期刊/会议（Venue）、出版商（Publisher）等科学论文元信息
- dataset.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含数据ID（ID）、问题（Question）、答案（Answer）、答案类型（Type）、难度等级（Complexity）、来源索引（Source_IDX）、黄金参考（Gold_REF）等问答对核心数据
- dataset.json
- 文件格式：JSON
- 内容说明：结构化存储的问答对数据，字段与dataset.csv一致
- README.md
- 文件格式：MD
- 内容说明：数据集整体说明文档，包含目录结构、文件格式解释等信息
适用场景
- 科学问答系统性能评估：用于测试检索增强生成（RAG）等模型在多领域科学问题上的准确性与可靠性
- 科学领域幻觉检测研究：利用带来源标注的黄金参考验证模型输出的事实一致性
- 科学知识图谱构建：通过问答对提取科学领域关键概念与关系
- 自然语言处理模型微调：为科学领域QA模型提供多领域标注训练数据
