发布 BlendQA 数据集, 应用在 知识图谱、自然语言处理 领域

本次发布的数据集 BlendQA, BlendQA是一个专门为异质知识推理设计的具有挑战性的基准数据集。它评估了RAG系统在不同知识源之间进行灵活的跨步骤推理的能力。BlendQA通过手动验证构建，包含三个异质知识源：完整的Wikipedia作为本地文本语料库，Google作为网络搜索引擎，以及Wikidata作为结构化知识图谱。BlendQA总共包含445个问题，包括132个KG-Web问题，163个Text-KG问题和150个Text-Web问题。现有系统在BlendQA上达到的最大整体F1分数为43.32%，突显了其难度。

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