卡内基梅隆大学 发布 eQASC, eQASC-perturbed, eOBQA 数据集, 应用在 多跳问答、解释性数据集 领域

卡内基梅隆大学 本次发布的数据集 eQASC, eQASC-perturbed, eOBQA, 本研究引入了三个解释性数据集，旨在提升多跳问答系统中答案解释的质量。首个数据集eQASC，包含超过98,000个解释注释，针对QASC多跳问答数据集，首次为每个答案标注多个候选解释。第二个数据集eQASC-perturbed通过众包方式对QASC中部分解释进行语义不变的扰动，以测试解释预测模型的稳定性和泛化能力。第三个数据集eOBQA则是在OBQA数据集基础上添加解释注释，用于测试模型在eQASC训练后的泛化能力。这些数据集不仅支持解释分类模型的训练和评估，还通过引入去词汇化的链式表示，将重复名词短语替换为变量，形成泛化推理链，从而提高模型对特定扰动的鲁棒性。

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