HotpotQA: 多跳问答数据集与基线模型

项目基础介绍和主要编程语言

HotpotQA 是一个开源项目，专注于多跳问答（Multi-hop Question Answering）任务。该项目提供了一个多样化的、可解释的多跳问答数据集，并包含了一个基线模型及其完整的实验流程。HotpotQA 主要使用 Python 语言进行开发，依赖于 PyTorch 和 Spacy 等深度学习框架。

项目核心功能

HotpotQA 的核心功能包括：

1. 数据集提供：提供了 HotpotQA 数据集，包括训练集、开发集（分心设置和全维基设置）以及测试集（全维基设置）。
2. 数据预处理：提供了数据下载和预处理的脚本，支持对训练集和开发集的预处理。
3. 模型训练：提供了基线模型的训练脚本，支持在单个或多个 GPU 上进行训练。
4. 模型评估：提供了模型评估脚本，支持在本地对模型进行评估，并生成预测文件。
5. 模型提交：支持在 Codalab 平台上提交模型预测文件，进行测试集评估。

项目最近更新的功能

由于提供的引用内容中没有明确提到最近更新的功能，因此无法提供具体的更新内容。建议访问项目的 GitHub 仓库或查看最新的提交记录以获取最新的更新信息。