摘要
我们比较了三个新的问答数据集：SQuAD 2.0、QuAC 和 CoQA，以及它们的几个新特性：（1）不可回答的问题，（2）多轮交互，（3）抽象答案。研究结果表明，这些数据集在前两个方面提供了互补的覆盖，但在第三个方面覆盖较弱。由于这些数据集的结构相似性，单一的抽取式模型可以轻松适应任何一个数据集，我们在 SQuAD 2.0 和 CoQA 上展示了改进的基线结果。尽管存在相似性，但在一个数据集上训练的模型在另一个数据集上的表现不佳，不过我们发现通过预训练可以适度提高性能。为了鼓励跨数据集评估，我们发布了代码以实现不同数据集之间的转换，代码地址为：https://github.com/my89/co-squac 。