Vi presenterar NewsQA, en utmanande maskinförståelse datauppsättning på över 100.000 mänskliga-genererade frågesvar par. Crowdworkers ger frågor och svar baserade på över 10.000 nyhetsartiklar från CNN, med svar som består av text från motsvarande artiklar. Vi samlar in denna datauppsättning genom en process i fyra steg som syftar till att få fram undersökande frågor som kräver resonemang. En grundlig analys bekräftar att NewsQA kräver förmågor utöver enkel ordmatchning och igenkännande av textbegrepp. Vi mäter människans prestanda på datasetet och jämför det med flera starka neurala modeller. Prestandagapet mellan människor och maskiner (0.198 i F1) indikerar att betydande framsteg kan göras på NewsQA genom framtida forskning. Datasetet är fritt tillgängligt på https://datasets.maluuba.com/NewsQA.
För det första, NewsQA REF ) är en datauppsättning av newswire texter från CNN med frågor och svar skrivna av crowdsourcing arbetare.
NewsQA: A Machine Comprehension Dataset
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}