数据5个问答系统在QALD数据集上的学习问题数据集

数据集概述

该数据集提供5个问答系统（QA Systems）在QALD10、QALD9+DB和QALD9+WK三个数据集上的学习问题数据，以JSON格式存储。数据记录了各系统的性能表现，通过正负例区分系统回答正确（F1≥0.5）和错误（F1<0.5）的问题。

文件详解

• 文件名称: TF_Json.zip
• 文件格式: ZIP压缩包
• 内容说明: 压缩包内包含JSON格式的学习问题数据，每个JSON文件对应一个问答系统在特定QALD数据集上的表现，包含positive_examples（正确回答问题链接）和negative_examples（错误回答问题链接）两个核心字段。

适用场景

• 问答系统优化: 分析系统在不同知识图谱数据集上的错误模式，指导模型改进
• 知识图谱问答研究: 基于QALD数据集的问题案例，探索知识图谱问答的关键挑战
• 概念学习应用: 结合Ontolearn概念学习工具，解决学习问题以提升系统性能
• 基准测试评估: 作为QA系统性能评估的基准数据，对比不同模型在QALD数据集上的表现