火锅 QA? 斯坦福又双叒提出了一个新 QA 数据集HotpotQA，面向自然和多跳问答！

【导读】斯坦福的上一轮阅读理解问答比赛 SQUAD1.1，于今年1月13日被阿里团队成功突破，算法的效果已经可以击败人类。前不久，他们又发布了一个新的对话问答数据集 CoQA， 也就一个多月，如今又新来了一个 HotpotQA数据集，面向自然和多跳的问答。相信这个数据集，又将会带领算法突破人类，达到前所未有的成就。目前网站刚刚上线， 只有发布比赛的文章里给出的 baseline 和 人类的结果。 趁着还没人提交，不考虑刷一下么？

文章地址 | https://arxiv.org/abs/1809.09600v1

比赛官网 | https://hotpotqa.github.io/

整理报道 | huaiwen

斯坦福和卡内基梅陇大学的自然语言处理团队，在自然语言处理顶会 EMNLP上，发表了一篇文章：HotpotQA: A Dataset for Diverse, Explainable Multi-hop Question Answering， 旨在搞定自然和多跳的问题。

HotpotQA 包含了113K 对的问答数据， 它的独特之处在于：

• 需要对多个文件进行查找和推理来回答的问题;

• 问题多样，不局限于已有的知识库或知识模式;

• 提供推理所需的句子层面支撑事实，让QA系统在强有力的监督下进行推理，并对预测进行解释;

• 提供了一种新型的事实比较问题来测试QA系统提取相关事实并进行必要的比较的能力。

跟现有的阅读理解问答数据集相比，HotpotQA 是一个全新的挑战。

目前网站刚刚上线， 只有发布比赛文章总给出的 baseline 和 人类的结果。 趁着还没人提交，不考虑刷一下么？

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