HotpotQA是一个基于维基百科的问答数据集，旨在评估和推动多跳问答（multi-hop question answering）的研究。该数据集由斯坦福大学、卡内基梅隆大学和蒙特利尔大学的研究团队于2018年发布，包含约113,000个问题-答案对，是自然语言理解和多步推理领域的重要基准数据集之一。
数据集的主要特点：
- 多跳推理需求：HotpotQA的问题需要从多个支持文档中进行推理才能回答。这意味着模型必须能够跨多个段落或页面提取相关信息，并进行逻辑推理以得出答案。
- 多样化问题类型：问题类型多样，包括实体识别、事件描述、比较推理等，不受预设知识库或模式限制。
- 支持事实标注：每个问题都附带支持事实的句子列表，这些句子被标注为回答问题所需的关键信息。这种设计有助于增强问答系统的可解释性。
- 开放域全维基设置：HotpotQA支持开放域全维基设置，即模型可以访问整个维基百科内容进行推理，这增加了问题的复杂性和挑战性。
数据集的构建过程：
HotpotQA的数据集通过以下步骤构建：
- 使用维基百科的超链接自动生成候选段落对。
- 人工标注自然语言问题，要求问题涉及两个或更多段落的信息。
- 包含支持事实的句子列表，用于监督问答系统并解释预测结果。
数据集的结构与使用：
HotpotQA的数据集以JSON格式存储，每个条目包含以下字段：
- 问题ID：唯一标识每个问题。
- 问题：自然语言形式的问题。
- 答案：问题的答案（通常是“是”或“否”）。
- 支持事实：与问题相关的句子列表，用于推理。
- 上下文：包含问题答案所需的所有段落文本。
数据集分为训练集、开发集和测试集，其中开发集又细分为Distractor设置下的开发集和Fullwiki设置下的开发集。这些设置分别用于评估模型在干扰信息下的表现和在全维基百科环境下的性能。
实验与评估：
HotpotQA广泛用于评估多跳问答模型的性能。常见的评估指标包括F1分数和EM分数，用于衡量答案和事实分类器的准确性。此外，实验通常在不同的设置下进行，例如Distractor设置和Fullwiki设置，以全面测试模型的能力。
应用场景与价值：
HotpotQA不仅是一个基准数据集，还为研究者提供了丰富的资源来开发和优化多跳问答系统。它推动了自然语言处理领域对复杂推理能力的研究，并促进了更高效、更可解释的问答系统的开发。
HotpotQA是一个具有挑战性的问答数据集，通过其独特的设计和丰富的特性，为自然语言理解和多步推理研究提供了重要的支持。其多样性和开放性使其成为当前问答系统研究的核心基准之一。
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