論文の概要: ComplexTempQA:A 100m Dataset for Complex Temporal Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04866v3
• Date: Fri, 22 Aug 2025 20:29:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:44.983472
• Title: ComplexTempQA:A 100m Dataset for Complex Temporal Question Answering
• Title（参考訳）: ComplexTempQA:複合時間質問応答のための100mデータセット
• Authors: Raphael Gruber, Abdelrahman Abdallah, Michael Färber, Adam Jatowt,
• Abstract要約: textscComplexTempQAは1億以上の質問応答ペアからなる大規模データセットである。 このデータセットは、20年以上にわたる質問をカバーし、未一致のスケールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.087682068682735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce \textsc{ComplexTempQA},\footnote{Dataset and code available at: https://github.com/DataScienceUIBK/ComplexTempQA} a large-scale dataset consisting of over 100 million question-answer pairs designed to tackle the challenges in temporal question answering. \textsc{ComplexTempQA} significantly surpasses existing benchmarks in scale and scope. Utilizing Wikipedia and Wikidata, the dataset covers questions spanning over two decades and offers an unmatched scale. We introduce a new taxonomy that categorizes questions as \textit{attributes}, \textit{comparisons}, and \textit{counting} questions, revolving around events, entities, and time periods, respectively. A standout feature of \textsc{ComplexTempQA} is the high complexity of its questions, which demand reasoning capabilities for answering such as across-time comparison, temporal aggregation, and multi-hop reasoning involving temporal event ordering and entity recognition. Additionally, each question is accompanied by detailed metadata, including specific time scopes, allowing for comprehensive evaluation of temporal reasoning abilities of large language models.
• Abstract（参考訳）: https://github.com/DataScienceUIBK/ComplexTempQA} は、時間的質問応答の課題に対処するために設計された1億以上の質問応答ペアからなる大規模なデータセットである。 \textsc{ComplexTempQA} はスケールとスコープにおいて既存のベンチマークを大幅に上回っている。 WikipediaとWikidataを利用して、データセットは20年以上にわたる質問をカバーし、一致しないスケールを提供する。 本稿では, 質問を, イベント, エンティティ, 期間を中心に展開する, \textit{attributes} と \textit{comparisons} と \textit{counting} に分類する新たな分類法を提案する。 これは、時間的比較、時間的集約、時間的イベント順序付けやエンティティ認識を含むマルチホップ推論といった、回答の推論能力を要求するものだ。 さらに、各質問には、特定の時間範囲を含む詳細なメタデータが伴い、大きな言語モデルの時間的推論能力の包括的な評価を可能にする。

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