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# MRQA 2019 共享任务：通用化问答系统





## 项目简介

MRQA 2019 共享任务专注于构建具有广泛适用性的问答系统。一个理想的问答系统不仅仅要能够对训练集中类似的问题进行准确回答，更应该能处理分布外的未知问题，这无疑是一项更具挑战性的任务。

该项目采用了提取式问答的形式，即给定一个问题和一段上下文文本，系统需要在文档中找到最合适的字词或短语作为答案。尽管这种形式较为局限，但它简化了问题，让我们能够更专注于跨领域的泛化能力提升，而非其他重要的但又相对独立的挑战。

项目提供了官方训练数据集，并将在隐藏的测试数据集上评估提交的模型。参与者的模型只需要基于提供的训练数据进行一次训练，然后我们会私下进行测试并反馈结果。

本仓库包含了访问官方训练和开发数据的资源。如果您对此感兴趣，请填写[此表单](https://forms.gle/TZCeK9NwAyGozxc57)以参与！

## 技术解析

MRQA 2019共享任务的数据集包括多个来源和风格的问题，覆盖了新闻、科学、医学摘要等不同领域，以及各种问题类型，如实体中心型、关系型等。此外，问题与上下文之间的关联性也有所变化（例如，独立收集与证据依赖、多步推理等）。这些设计使得模型需要具备更强的理解和推理能力。

## 应用场景

MRQA 2019 的技术可用于：

- 建立适用于多种领域的智能问答助手，能应对各种文本类型的查询。
- 开发更强大的信息检索系统，能在大规模数据中精准定位答案。
- 提升AI教育应用的性能，处理考试中的开放性问题。
- 在医疗咨询领域提供支持，解答专业且多样化的健康疑问。

## 项目特点

1. **广泛的适应性**：通过训练数据的多样化，模型将学会处理来自不同背景和主题的问题。
2. **严格的评价标准**：使用十种不同的隐藏测试集来检验模型的泛化能力。
3. **统一的数据格式**：所有数据集都遵循相同的JSONL格式，便于处理和比较。
4. **可扩展性**：允许使用非问答数据进行多任务学习或预训练，增加模型的灵活性。

## 快速入门链接

- **数据集**：[查看](#datasets)
- **下载脚本**：[下载训练数据](#download-train-sh) / [下载领域内开发数据](#download-in-domain-dev-sh) / [下载领域外开发数据](#download-out-of-domain-dev-sh)
- **数据格式**：[数据格式描述](#mrqa-format)
- **评估工具**：[评估指南](#evaluation)
- **基准模型**：[基础模型介绍](#baseline-model)
- **提交方式**：[提交说明](#submission)

欲深入了解并加入这个富有挑战性的项目，现在就行动起来吧！