问答（Question Answering, QA）是一项机器需理解给定文档与问题并从中找出答案的任务。尽管自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，但问答任务仍具挑战性，尤其对于非英语语言而言，主要受限于标注数据集的缺乏。本文提出了一个由人工标注的日语问答数据集——JaQuAD。该数据集包含39,696个基于日语维基百科文章的抽取式问答对。我们对一个基线模型进行了微调，在测试集上取得了78.92%的F1分数和63.38%的EM（Exact Match）分数。相关数据集及实验代码已公开，可访问 https://github.com/SkelterLabsInc/JaQuAD 获取。