教学用NLP问答任务用标准训练语料数据集
数据来源：互联网公开数据
数据概述：
该数据集原始版本由第三方作者发布，最初以 JSON 格式提供，需通过自定义数据加载器解析。本数据集由当前整理者转换为 可直接使用的 CSV 格式，以方便在监督学习任务中使用。原始数据作者信息可通过提供的链接查阅。
数据内容：
数据集包含典型的问答系统训练所需的三元组结构：上下文（Context）+ 问题（Question）+ 答案（Answer），并包含答案在上下文中的起止位置，适用于训练基于上下文定位答案的模型，如 BERT、RoBERTa 等用于 抽取式问答（Extractive QA） 的结构。
字段定义：
context：问题所基于的背景段落或文章
question：与该上下文相关的具体提问
answer_text：问题的正确答案（存在于 context 中）
answer_start：答案在 context 中的起始字符位置（用于定位）
answer_end：答案在 context 中的结束字符位置（可选，部分版本通过长度计算）
时间范围：
数据为静态文本集合，不涉及时间序列信息。
数据格式：
结构化 CSV 格式，字段标准，便于直接输入至问答模型中进行训练与验证。
更新频率：
为转换后的静态数据快照，除非原始 JSON 数据有新版本，否则该格式不定期更新。
适用场景：
抽取式问答系统训练（例如 SQuAD 任务）
监督学习问答模型的微调（Transformer类模型）
上下文理解与答案定位算法的研究
教学案例或NLP模型演练数据
QA系统评估与基准测试
标签：问答系统, 上下文理解, 抽取式QA, NLP训练数据, 答案定位, 监督学习, BERT微调, 文本标注, JSON转CSV, 教学数据集
