Shanghai Jiao Tong University 发布 AIRQA-REAL 数据集, 应用在 学术论文分析、自然语言处理 领域

Shanghai Jiao Tong University 本次发布的数据集 AIRQA-REAL, AIRQA-REAL是一个针对学术论文的问答数据集，包含553个样本和18个实例特定的评估指标。该数据集由上海交通大学人工智能教育部重点实验室、苏州语言计算江苏省重点实验室和苏州AISpeech有限公司共同创建。数据集内容主要来源于2023年和2024年发表的AI论文，旨在解决学术论文中关键细节的提取问题。数据集创建过程中，研究人员采用了多视图分块和模式化解析的方法，将半结构化的PDF内容组织成关系数据库和向量存储，从而实现了LLM代理的迭代收集上下文直到生成答案的能力。

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