【语料】百度的中文问答数据集WebQA

信息抽取 #

众所周知，百度知道上有大量的人提了大量的问题，并且得到大量的回复。然而，百度知道上的回复者貌似懒人居多，他们往往喜欢直接在网上复制粘贴一大片来作为回答内容，而且这些内容可能跟问题相关，也可能跟问题不相关，比如

https://zhidao.baidu.com/question/557785746.html

问：广州白云山海拨多高

答：广州白云山（Guangzhou Baiyun Mountain），是新 “羊城八景”之首、国家4A级景区和国家重点风景名胜区。它位于广州市的东北部，为南粤名山之一，自古就有“羊城第一秀”之称。山体相当宽阔，由30多座山峰组成，为广东最高峰九连山的支脉。面积20.98平方公里，主峰摩星岭高382米（注：最新测绘高度为372.6米——国家测绘局，2008年），峰峦重叠，溪涧纵横，登高可俯览全市，遥望珠江。每当雨后天晴或暮春时节，山间白云缭绕，蔚为奇观，白云山之名由此得来

事实上，对于这个问题来说，只有“主峰摩星岭高382米”这一句才是有意义的，如果更精炼些，那么只有“382米”是有意义的，其他基本上是废话。事实上，如何从大片相关文本中，为给定问题提取正确的、简明的答案，不论是对于人还是机器来说，都是一个难题。这不仅需要好的算法，还需要好的数据集进行训练。

WebQA #

为此，百度利用百度知道和其他资源，构建了一个这样的一个数据集，称为WebQA，目前是v1.0版：

http://idl.baidu.com/WebQA.html

百度利用这个数据集所做的论文：
Peng Li, Wei Li, Zhengyan He, Xuguang Wang, Ying Cao, Jie Zhou, and Wei Xu. 2016. Dataset and Neural Recurrent Sequence Labeling Model for Open-Domain Factoid Question Answering. arXiv:1607.06275 .

感谢百度！开源数据集是难能可贵的！

数据概览 #

这部分内容均转载自http://idl.baidu.com/WebQA.html

$$\begin{array}{c|c|lc|c}
\hline
& & \rlap{\text{Annotated Evidence}}\\
& \text{Question} & Positive & Negative & \text{Retrieved Evidence}\\
\hline
Training & 36,181 & 140,897 & 125,886 & 181,661\\
Validation & 3,018 & \,\,5,305 & / & 60,351\\
Training & 3,024 & \,\,5,315 & / & 60,465\\
\hline
\end{array}$$

问题长度

材料长度

答案长度

发布的文件有267MB，但对于我们来说，里边的东西貌似有点过多了，因为里边包含了分词结果、序列标注结果、词向量结果，貌似是内部研究小组直接用来做的实验。对于我们来说，显然只需要纯粹的问答语料就行了。因此，我做了精简，仅保留了最基本的语料内容：

纯净版 #

链接: https://pan.baidu.com/s/1pLXEYtd 密码: 6fbf

文件列表：
WebQA.v1.0/readme.txt
WebQA.v1.0/me_test.ann.json （一个问题只配一段材料，材料中有答案）
WebQA.v1.0/me_test.ir.json （一个问题配多段材料，材料可能有也可能没有答案）
WebQA.v1.0/me_train.json （混合的训练语料）
WebQA.v1.0/me_validation.ann.json （一个问题只配一段材料，材料中有答案）
WebQA.v1.0/me_validation.ir.json （一个问题配多段材料，材料可能有也可能没有答案）

test跟validation的区别是，理论上来说，validation的分布跟train的分布更加接近。一般而言，validation用来验证模型的精确度，test用来验证模型的迁移能力。ann与ir的区别是，因为ir给每个问题配置了多段材料，可以通过各段材料投票来得到更加可靠的答案；而ann则是一问一材料的形式，是真正考验阅读理解能力的测试集。

整理后的数据格式如下，以me_train.json为例：

1、如果用Python的json库读取后，得到一个字典me_train，字典的键是Q_TRN_010878这样的问题标号；

2、通过me_train['Q_TRN_010878']获得单条记录，每条记录也是一个字典，字典下有两个键：question和evidences；

3、me_train['Q_TRN_010878']['question']就可以获得问题的文本内容，如“勇敢的心霍笑林的父亲是谁出演的”；

4、evidences是问题的材料和对应答案，也是一个字典，字典的键是Q_TRN_010878#06这样的标号；

5、me_train['Q_TRN_010878']['evidences']['Q_TRN_010878#05']获得单条记录，也是一个字典，字典有两个键：evidence和answer；

6、evidence为对应的材料，如“答：《勇敢的心》霍绍昌与华夫人的儿子杨志刚饰霍啸林简介男主角，霍家少爷，领衔主演寇振海饰霍绍昌简介霍啸林的父亲‘举人’，主演史可饰华夫人简介霍啸林和赵舒城的母亲，主演”，answer是一个答案列表（因为答案可能有多个），如[u'寇振海']，如果材料中并没有答案，那么答案是[u'no_answer']。

这些都是跟原数据集一一对应的。

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