DBpedia_Conversation_Question_Answering_Dataset

数据集概述

本数据集基于DBpedia构建，包含一百一十五个问题及五十组对话内容，用于支持对话式问答相关研究。数据集以单一JSON文件形式存储，未划分训练/测试集、数据/标签集或原始/处理集，可直接用于对话式问答模型的训练或评估。

文件详解

• 文件名称：context_questions_benchmark.json
• 文件格式：JSON
• 字段映射介绍：包含基于DBpedia的对话式问答数据，具体字段未提供预览，但根据语义关键词推测包含文本类内容，支持对话场景下的问题与回答关联分析。

适用场景

• 对话式问答模型训练: 用于训练基于DBpedia知识的对话式问答系统，提升模型理解多轮对话上下文的能力。
• 问答系统性能评估: 作为基准数据集，测试对话式问答模型在DBpedia相关问题上的回答准确率和鲁棒性。
• 自然语言处理研究: 分析对话式问答中的上下文依赖关系、问题意图识别等NLP关键技术。
• 知识图谱问答研究: 探索基于DBpedia知识图谱的对话式问答方法，提升知识检索的自然交互能力。