COVIDRead
COVIDRead是一个包含超过10万条问题-答案对的COVID-19大规模问答数据集，基于学术文章构建，用于推动疫情相关研究。
基本信息
资源简介
COVIDRead是一个大规模COVID-19问答数据集，包含超过10万条问题-答案对，数据来源于学术文章，通过自动生成问题并人工审核得到，用于推动COVID-19相关研究。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集说明
COVIDRead 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2110.09321v1
- 论文 Data Availability / Code Availability 章节标注了数据实际托管位置；
- 获取到实际数据链接后，按对应平台标准方式下载。
论文摘要：Abstract:During this pandemic situation, extracting any relevant information related to COVID-19 will be immensely beneficial to the community at large. In this paper, we present a very important resource, COVIDRead, a Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) like dataset over more than 100k question-answer pairs. The dataset consists of Context-Answer-Question triples. Primarily the questions from the context are constructed in an automated way. After that, the system-generated questions are manually checked by hu-mans annotators. This is a precious resource that could serve many purposes, ranging from common people queries regarding this very uncommon disease to managing articles by editors/associate editors of a journal. We establish several end-to-end neural network based baseline models that attain the lowest F1 of 32.03% and the highest F1 of 37.19%. To the best of our knowledge, we are the first to provide this kind of QA dataset in such a large volume on COVID-19. This dataset creates a new avenue of carrying out research on COVID-19 by providing a benchmark dataset and a baseline model.
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