AAAI 2020 | 钟皓曦：司法考试数据集（视频解读，附下载链接）
作者 | 钟皓曦
编辑 | Camel
本文是对清华大学孙茂松、刘知远团队完成，被 AAAI2020 录用的论文《JEC-QA: A Legal-Domain Question Answering Dataset》进行解读，相关工作已开源。
论文：https://arxiv.org/pdf/1911.12011.pdf
代码： http://jecqa.thunlp.org/
论文简介：
文章构建了一个基于司法考试的问答数据集，包含了大约26000道司法考试的选择题。与传统QA数据集不一样的是，法律领域的问答依赖于大量专业知识的理解，和对大量参考资料的结合。本文分析了司法考试的难点，并通过一系列实验证明了现有的模型即使是距离非专业人士的答题水平仍然有很大的差异，而非专业人士与专业人士之间的水平也相去甚远，这也为该数据集的解决带来了巨大的挑战。数据集地址：http://jecqa.thunlp.org/。
（或者到AI研习社官网观看更多AAAI 2020 论文解读视频：http://www.mooc.ai/open?from=meeting）
作者简介：
清华大学普通硕士生，主要研究法律智能
个人主页：http://haoxizhong.github.io/
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AAAI 2020 论文解读系列：
13. [中科院自动化所] 通过解纠缠模型探测语义和语法的大脑表征机制
14. [中科院自动化所] 多模态基准指导的生成式多模态自动文摘
16. [UCSB 王威廉组] 零样本学习，来扩充知识图谱（视频解读）
18. [奥卢大学] 基于 NAS 的 GCN 网络设计（视频解读）
19. [中科大] 智能教育系统中的神经认知诊断，从数据中学习交互函数
30. [东北大学] 基于联合表示的神经机器翻译（视频解读）
31. [计算所]引入评估模块，提升机器翻译流畅度和忠实度（视频解读）
32. [清华大学]用于少次关系学习的神经网络雪球机制（视频解读）
33. [计算所]非自回归机器翻译，基于n元组的训练目标（视频解读）
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