中国人民大学 发布 QE-RAG 数据集, 应用在 自然语言处理、信息检索 领域

中国人民大学 本次发布的数据集 QE-RAG, QE-RAG数据集是由中国人民大学 Gaoling School of Artificial Intelligence的研究团队创建的，旨在评估在查询输入错误的情况下检索增强生成的鲁棒性。该数据集在六个广泛使用的数据集的基础上构建，包括四种直接问答数据集和两种多跳问答数据集，通过注入三种常见的查询输入错误（键盘邻近错误、视觉相似错误和拼写错误）来模拟真实世界中的用户查询行为。数据集分为20%和40%的错误率版本，以模拟不同级别的噪声环境。

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