3 个月前

JaQuAD:面向机器阅读理解的日本语问答数据集

JaQuAD:面向机器阅读理解的日本语问答数据集

摘要

问答(Question Answering, QA)是一项机器需理解给定文档与问题并从中找出答案的任务。尽管自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展,但问答任务仍具挑战性,尤其对于非英语语言而言,主要受限于标注数据集的缺乏。本文提出了一个由人工标注的日语问答数据集——JaQuAD。该数据集包含39,696个基于日语维基百科文章的抽取式问答对。我们对一个基线模型进行了微调,在测试集上取得了78.92%的F1分数和63.38%的EM(Exact Match)分数。相关数据集及实验代码已公开,可访问 https://github.com/SkelterLabsInc/JaQuAD 获取。

代码仓库

SkelterLabsInc/JaQuAD
官方
pytorch
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
question-answering-on-jaquadBERT-Japanese
Exact Match: 63.38
F1: 78.92

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