SQuAD2-0问答挑战数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：问答系统,自然语言处理,机器学习,文本理解,人工智能,SQuAD,对抗样本,数据集,斯坦福大学
数据概述：
SQuAD2.0数据集结合了SQuAD1.1的10万个问题，并额外增加了超过5万个由众包工人编写的、在形式上与可回答问题相似的不可回答问题。 这一设计旨在挑战问答系统，使其不仅能够回答问题，还能够识别出无法从给定段落中找到答案的情况并拒绝回答。
数据主要包含两部分：训练集（train.csv）和验证集（validation.csv）。每个文件都包含以下字段：
title：维基百科文章的标题（字符串）
context：维基百科文章的全文（字符串）
question：模型需要回答的问题（字符串）
answers：问题的答案（字符串）
数据用途概述：
该数据集主要用于训练和评估问答系统。研究人员可以利用SQuAD2.0数据集训练机器学习模型，使其能够从给定的上下文中提取答案，并判断何时没有答案可供选择。具体应用场景包括：
改进现有问答系统的准确性。
开发能够自动生成问题或答案的模型。
探索对抗性攻击对问答系统的影响。
推动自然语言处理领域的发展。
