多语言阅读理解问答数据集MultilingualReadingComprehensionQuestionAnsweringDataset-mynhantieu
数据来源：互联网公开数据
标签：阅读理解, 问答系统, 多语言, 文本数据, 机器阅读, 自然语言处理, 文本摘要, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自互联网的多语言阅读理解问答数据，涵盖了泰米尔语（Tamil）、印地语（Hindi）和英语等多种语言的文本。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本数据。
地理范围：数据内容涉及全球范围，涵盖不同文化背景下的信息。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
id：问题的唯一标识符。
context：相关的文本段落，提供问题的上下文信息。
question：需要回答的问题。
answer_text：问题的答案文本。
answer_start：答案在context中的起始位置。
language：问题的语言。
kfold：用于交叉验证的折叠信息（仅在带“folds”的文件中）。
数据格式：CSV格式，每个语种的数据分别存储在独立的.csv文件中，其中部分文件包含kfold信息，用于模型训练和评估。
来源信息：数据集来源于互联网公开资源，已进行结构化处理，方便用于阅读理解任务。
该数据集适合用于多语言阅读理解、问答系统、文本摘要等相关领域的学术研究和技术开发。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于多语言阅读理解、跨语言信息检索、文本生成等领域的学术研究，例如，探索不同语言之间的知识迁移，提升多语言问答系统的性能。
行业应用：可以为教育科技、智能客服、信息服务等行业提供数据支持，例如，构建多语言智能问答机器人，提升信息检索的效率和准确性。
决策支持：支持信息分析与决策，例如，快速从多语言文本中提取关键信息，辅助决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、人工智能等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解多语言阅读理解任务。
此数据集特别适合用于探索多语言阅读理解模型的构建与优化，促进跨语言信息处理技术的发展，提升机器理解人类语言的能力，实现跨语言的信息交流与知识共享。
