一个聊天机器人需要大量的训练数据,以便在无需人工干预的情况下快速解决用户服务器托管网的询问。然而,聊天机器人开发的主要瓶颈是获取现实的、面向任务的对话数据来训练这些基于机器学习的系统。
我们整理了训练聊天机器人所需的对话数据集,包括问答数据、客户支持数据、对话数据和多语言数据。
用于聊天机器人训练的问答数据集
问题-答案数据集:该语料库包括维基百科文章、从中手动生成的事实问题以及这些问题的手动生成的答案,用于学术研究。
WikiQA 语料库:一组公开可用的问题和句子对,为开放域问答研究而收集和注释。为了反映一般用户的真实信息需求,他们使用Bing查询日志作为问题来源。每个问题都链接到可能有答案的维基百科页面。
雅虎语言数据:此页面包含来自雅虎雅虎问答的手动策划的 QA 数据集。
TREC QA Col服务器托管网lection:TREC 自 1999 年以来就有了问答轨道。在每个轨道中,任务都被定义为系统要检索包含开放域、封闭类问题答案的小文本片段。
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我们需要猜测一下,第三方是用什么方式请求的: 一般是第1种。 1、使用原生的XMLHttpRequest // 创建一个原始的 XMLHttpRequest 对象 const originalXhrOpen = XMLHttpRequest.prototype…