宾夕法尼亚大学 发布 QUEST 数据集, 应用在 自然语言处理、信息检索 领域

宾夕法尼亚大学 本次发布的数据集 QUEST, QUEST数据集由宾夕法尼亚大学和Google DeepMind共同创建，包含3357条自然语言查询，这些查询隐含了集合操作，如交集、并集和差集。数据集挑战模型匹配查询中的多个约束与文档中的相应证据，并正确执行各种集合操作。数据集通过半自动方式构建，使用维基百科类别名称，自动从单个类别生成查询，然后通过众包工作者进行改写和进一步验证自然性和流畅性。众包工作者还评估实体的相关性，并突出显示查询约束到文档文本的归属。数据集的应用领域包括分析检索系统在处理此类查询时的性能，旨在解决检索系统在处理复杂查询时的挑战。

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