Människor samlar in information genom samtal som inbegriper en rad sammankopplade frågor och svar. För att maskiner ska kunna hjälpa till med informationsinsamlingen är det därför viktigt att göra det möjligt för dem att besvara samtalsfrågor. Vi introducerar CoQA, ett nytt dataset för att bygga konversationella frågesvarssystem. Vår datauppsättning innehåller 127k frågor med svar, hämtade från 8k konversationer om textavsnitt från sju olika domäner. Frågorna är konverserande, och svaren är fri-form text med deras motsvarande bevis framhävs i passagen. Vi analyserar CoQA på djupet och visar att samtalsfrågor har utmanande fenomen som inte finns i befintliga läsförståelsedataset (t.ex. samreferens och pragmatiskt resonemang). Vi utvärderar starka dialog- och läsförståelsemodeller på CoQA. Det bästa systemet får en F1-poäng på 65,4%, vilket är 23,4 poäng efter mänsklig prestation (88,8%), vilket tyder på att det finns gott om utrymme för förbättringar. Vi presenterar CoQA som en utmaning för samhället på https://stanfordnlp.github. - Jo, det är Coqa.
Reddy, Chen och Manning REF introducerade CoQA, ett 127k frågesvar dataset för att bygga konversationsfrågor svarssystem.
CoQA: A Conversational Question Answering Challenge
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}