Vi presenterar en ny läsförståelse dataset, SQuAD, bestående av 100.000 + frågor från crowdworkers på en uppsättning Wikipedia artiklar, där svaret på varje fråga är ett segment av text från motsvarande läsavsnitt. Vi analyserar datasetet på både manuella och automatiska sätt för att förstå de typer av resonemang som krävs för att svara på frågorna, lutar kraftigt på beroende och valkretsträd. Vi byggde en stark logistisk regressionsmodell, som uppnår en F1-poäng på 51,0 %, en betydande förbättring jämfört med en enkel baslinje (20 %). Människans prestationsförmåga (86,8 %) är dock mycket högre, vilket tyder på att datasetet utgör ett bra problem för framtida forskning.
REF har föreslagit Stanford Question Answering Dataset (SQuAD), en datauppsättning på 100.000 frågor om Wikipedia-artiklar som samlats in via crowdsourcing.
SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}