南洋理工大学 发布 NoisyEQA 数据集, 应用在 问答系统、噪声处理 领域

南洋理工大学 本次发布的数据集 NoisyEQA, NoisyEQA数据集由南洋理工大学MARS实验室创建，旨在评估具身问答（EQA）系统在处理含噪声问题时的鲁棒性。该数据集包含500个含噪声的问题，涵盖四种常见的噪声类型：潜在幻觉噪声、记忆噪声、感知噪声和语义噪声。数据集通过自动化框架生成，模拟了真实世界中人类提问时可能出现的错误和偏差。创建过程中，研究人员对噪声进行了细粒度分类，并生成了对应的问题。NoisyEQA数据集主要应用于提升EQA系统在复杂和现实场景中的语言理解和推理能力，旨在解决系统在面对含噪声问题时的准确性和鲁棒性问题。

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