筆記——讓AI學會刨根問底和放飛自我，斯坦福最新問答資料集CoQA
正常方式QA方式： 我們通常以提問的方式來向別人求解或測試對方。然後根據對方的回答，我們會繼續提問，然後他們又基於之前的討論來回答。 虛擬助手的問題： 無法建立和維持這種問答方式是虛擬助手無法成為可靠對話夥伴的部分原因 CoQA的性質： 本文提出了 CoQA，一個衡量機器參與問答式對話能力的對話問答資料集
表 1：CoQA 與現有大型閱讀理解資料集的比較（約 10 萬多個問題）。
本文考慮的三個問題： 1. 首先要考慮的是人類對話中問題的性質 性質:問題和對話與之前的問題對話有相關性； 問題可以十分的簡短 眾所周知，即使是最先進的模型在很大程度上也要依賴於問題與段落之間的詞彙相似性（Chen et al., 2016; Weissenborn et al., 2017）。 2. 確保對話中答案的自然性 CoQA中的答案是自由形式的文字。每個答案都有一個提取理由，在段落中突出顯示。 3.構建跨域穩定執行的 QA 系統 CoQA從多個領域收集資料，具有更好的泛化能力
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