FaVIQ（信息搜索问题的事实验证）是一个具有挑战性和现实性的事实验证数据集，它反映了真实用户提出的困惑。我们利用信息寻求问题中的歧义及其消歧，并自动将它们转换为真假声明。这些说法是自然的，需要对证据有完整的了解才能进行验证。 FaVIQ 为自然语言理解提供了具有挑战性的基准，并提高了专业事实检查的性能。

OpenDataLab2026-07-12 更新230

GIF Reply Dataset

GIF应用研究

多媒体语义理解

发布的 GIF 回复数据集包含 1,562,701 次 Twitter 上的真实文本 - GIF 对话。在这些对话中，使用了 115,586 个独特的 GIF。元数据，包括 OCR 提取的文本、带注释的标签和对象名称，也可用于该数据集中的一些 GIF。有关数据集的更多详细信息，请查看我们的 Github 存储库 (https://github.com/xingyaoww/gif-reply/) 和

OpenXLab150

AI2D-RST

自然科学教育

自动图表理解

AI2D-RST 是一个包含 1000 个英语图表的多模态语料库，代表小学自然科学的主题，例如食物网、生命周期、月相和人体生理学。该语料库基于艾伦人工智能图研究所 (AI2D) 数据集，这是一组具有众包描述的图表，最初是为了支持自动图表理解和视觉问答的研究而开发的。

OpenDataLab2026-07-12 更新310

jakartaresearch/causalqa

因果问答

抽取式问答

--- annotations_creators: - found language: - en language_creators: - found license: [] multilinguality: - monolingual pretty_name: CausalQA size_categories: - 1M<n<10M source_datasets: - original tag

Hugging Face2022-11-25 更新190

JaQuAD

资源简介：

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