I detta dokument presenteras en ny urvalsbaserad frågeset, SelQA. Datasetet består av frågor som genereras genom crowdsourcing och svar på meningslängder som hämtas från de tio vanligaste ämnena i den engelska Wikipedia. Vi introducerar ett corpus annotation system som förbättrar generationen av stora, varierande, och utmanande dataset genom att explicit sträva efter att minska ordsammankomster mellan frågan och svaren. Vårt notationssystem består av en rad crowdsourcing-uppgifter i syfte att effektivare utnyttja crowdsourcing i skapandet av frågesvar på dataset inom olika domäner. Flera system jämförs med uppgifterna att välja ut meningar och svara utlösande, vilket ger starka basresultat för framtida arbete att förbättra. 1 https://github.com/emorynlp/frågesvar 2 http://trec.nist.gov/data/qa.html
SelQA REF infördes som en referensdatauppsättning för uppgiften att välja svar.
SelQA: A New Benchmark for Selection-Based Question Answering
{'venue': '2016 IEEE 28th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI)', 'journal': '2016 IEEE 28th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}