常识问答多选题数据集-CommonsenseQA-通用版
数据来源：互联网公开数据
标签：常识推理,问答系统,多选题,自然语言处理,机器学习,人工智能,知识图谱
数据概述：
本数据集CommonsenseQA是一个多项选择题问答数据集，旨在考察模型对常识知识的理解和推理能力。 数据集包含12,102个问题，每个问题有一个正确答案和四个干扰选项。 数据集提供了两种主要的数据集划分方式："随机划分"（主要评估划分）和"问题标记划分"，具体划分方式请参考相关论文。数据集分为训练集、验证集和测试集，分别存储在train.csv, validation.csv和test.csv文件中，每个文件都包含answerKey（正确答案）和choices（四个备选答案）两列。
数据用途概述：
该数据集主要用于训练和评估能够回答多项选择题的机器学习模型，特别是针对需要常识推理的问答任务。 研究人员可以使用该数据集训练模型，以预测CommonsenseQA数据集中问题的正确答案，评估不同模型在常识推理方面的表现。 此外，该数据集也可用于探索和发现解决CommonsenseQA数据集中的问题所需的新型常识知识。 还可以用于自然语言处理、人工智能、知识图谱等相关领域的科研和教学。
