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2020问答系统（QA）最新论文、书籍、数据集、竞赛、课程资源分析lqfarmer的博客12-211742问答系统是自然语言处理和信息检索相关的一个重要学科，在实际工业界有非常多的应用场景，其核心的算法涉及机器...
最新数据集•ELI5:LongFormQuestionAnswering,AngelaFan,etal.,ACL2019,Jul2019•CODAH:AnAdversarially-AuthoredQuestionAnsweringDatasetforCommonSense,MichaelChen,etal.,RepEval2019,Jun2019.QA介绍QA类型•Single-turnQA
数据集包含了93k篇来自CNN的文章，还有220k篇来自DailyMail的文章，一共接近1.4million的questions（queries）。怎么样，这个数据集大不大！写在最后：这个数据集早几年就已经被刷差不多了，但是我觉得这篇论文还是值得刚开始接触QA领域的小伙伴一读的。
2020问答系统（QA）最新论文、书籍、数据集、竞赛、课程资源分析零样本或少样本相关论文、数据集、代码、资源整理分享StyleGAN图像风格转换相关经典论文、项目、数据集等资源整理分享...
论文简述：本文公开发布了一个名为SearchQA的大型数据集，用于机器理解或问答。.它由超过140k个问题-答案对组成，每个对平均有49.6个片段。.SearchQA的每个问答上下文元组都带有额外的元数据。.我们在SearchQA上进行人工评估，并测试了两种基本方法，一种是...
问答系统是自然语言处理和信息检索相关的一个重要学科，在实际工业界有非常多的应用场景，其核心的算法涉及机器学习和深度学习相关知识。本资源详细问答系统相关的详细资源，涉及问答系统技术最近的一些发展趋势，典型的问答系统架构，相关的开源数据集，相关比赛，经典论文、书籍...
百度利用这个数据集所做的论文：PengLi,WeiLi,ZhengyanHe,XuguangWang,YingCao,JieZhou,andWeiXu.2016.DatasetandNeuralRecurrentSequenceLabelingModelforOpen-DomainFactoidQuestionAnswering.arXiv:1607.06275.感谢百度！开源#
论文简述：在小规模数据集上使用深度学习模型会导致过度拟合。为了克服这一问题，在图像处理等领域广泛地使用了对模型进行预处理并将其微调到小数据集的过程。类似地，在回答问题时，可以通过几种方式进行预培训和微调。
如果读者想看看到底有哪些数据集，可以直接查看该搜索项目的GitHub地址，所有数据集的信息都在上面。这可能是最全的中文NLP数据集合本项目中的NLP数据集囊括了NER、QA、情感分析、文本分类、文本分配、文本摘要、机器翻译、知识图谱、语料库以及阅读理解等10大类共142个数据集。
这篇论文提出了一个生成QA数据集的方法：首先用训练好的reader找到所有answerspan（这一步主要目的是选出可能成为answer的span），然后生成问题，再用reader回答这个问题，如果能答出span则加入数据集。实验在SQuAD2和NQ上进行，数据增强后效果
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数据集包含了93k篇来自CNN的文章，还有220k篇来自DailyMail的文章，一共接近1.4million的questions（queries）。怎么样，这个数据集大不大！写在最后：这个数据集早几年就已经被刷差不多了，但是我觉得这篇论文还是值得刚开始接触QA领域的小伙伴一读的。
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如果读者想看看到底有哪些数据集，可以直接查看该搜索项目的GitHub地址，所有数据集的信息都在上面。这可能是最全的中文NLP数据集合本项目中的NLP数据集囊括了NER、QA、情感分析、文本分类、文本分配、文本摘要、机器翻译、知识图谱、语料库以及阅读理解等10大类共142个数据集。
这篇论文提出了一个生成QA数据集的方法：首先用训练好的reader找到所有answerspan（这一步主要目的是选出可能成为answer的span），然后生成问题，再用reader回答这个问题，如果能答出span则加入数据集。实验在SQuAD2和NQ上进行，数据增强后效果
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