Vi har konstruerat en ny "Who-did-What" datauppsättning på över 200.000 fyllning-in-the-gap (kloze) flera val av läsförståelse problem konstruerade från LDC English Gigaword newswire corpus. WDW datasetet har en mängd nya funktioner. Först, i motsats till CNN och Daily Mail dataset (Hermann et al., 2015) undviker vi att använda artikelsammanfattningar för frågebildning. I stället består varje problem av två oberoende artiklar - en artikel som ges som det avsnitt som skall läsas och en separat artikel om samma händelser som används för att bilda frågan. För det andra undviker vi anonymisering -varje val är en person som kallas entitet. För det tredje har problemen filtrerats för att avlägsna en fraktion som lätt kan lösas genom enkla baslinjer, samtidigt som 84 % kan lösas av människor. Vi rapporterar prestandariktmärken för standardsystem och föreslår WDW dataset som en utmaning för samhället.
Who-did-What data set föreslogs av Onishi et al. REF, och var endast fokuserad på personnamn enhet.