Fugu-MT 論文翻訳(概要): English Machine Reading Comprehension Datasets: A Survey

論文の概要: English Machine Reading Comprehension Datasets: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10421v1
Date: Mon, 25 Jan 2021 21:15:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-14 19:09:21.223418
Title: English Machine Reading Comprehension Datasets: A Survey
Title（参考訳）: english machine reading comprehension datasets: a survey (英語)
Authors: Daria Dzendzik, Carl Vogel, Jennifer Foster
Abstract要約: 質問文や回答形式に応じてデータセットを分類し,サイズ,語彙,データソース,生成方法,人的パフォーマンスレベル,質問語など,さまざまな領域で比較する。分析の結果、wikipediaは最も一般的なデータソースであり、データセットにまたがる質問の理由、時期、場所が比較的不足していることが分かりました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.767812547998735
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper surveys 54 English Machine Reading Comprehension datasets, with a view to providing a convenient resource for other researchers interested in this problem. We categorize the datasets according to their question and answer form and compare them across various dimensions including size, vocabulary, data source, method of creation, human performance level, and first question word. Our analysis reveals that Wikipedia is by far the most common data source and that there is a relative lack of why, when, and where questions across datasets.
Abstract（参考訳）: 本稿では、54の英語機械読解データセットを調査し、この問題に関心のある他の研究者に便利なリソースを提供することを目的とする。質問文や回答形式に応じてデータセットを分類し,サイズ,語彙,データソース,生成方法,人的パフォーマンスレベル,質問語など,さまざまな領域で比較する。分析の結果、wikipediaは最も一般的なデータソースであり、データセットにまたがる質問の理由、時期、場所が比較的不足していることが分かりました。

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