PD&CFT: A Chinese Reading Comprehension Dataset

We release the first Chinese reading comprehension dataset, which includes People Daily and Children's Fairy Tale (PD&CFT). We hope this would speed up the process for future research in machine comprehension.

• people_daily

  • pd.zip
    • pd.train (training file)
    • pd.valid (validation file)
    • pd.test (test file)

• children_fairy_tale

  • cft.zip
    • cft.test.auto (automatically generated test set)
    • cft.test.human (human evaluated test set)

NOTE: As we have illustrated in the paper, the human evaluation test set is NOT the query proposed by human. The human evaluation set is also the Cloze-style queries, but those easy ones are eliminated. 注意：我们在文中提到的人工测试集 不是 人工提问的测试集，是指人工筛选的填空题，其中一些非常简单的问题已经被剔除掉。

The statistics of the dataset is listed as below.

Here is a sample of People Daily data,

1 ||| 人民网 1月 1日 讯 据 《 纽约 时报 》 报道 ， 美国 华尔街 股市 在 2013年 的 最后 一 天 继续 上涨 ， 和 全球 股市 一样 ， 都 以 最高 纪录 或 接近 最高 纪录 结束 本年 的 交易 。
2 ||| 《 纽约 时报 》 报道 说 ， 标普 500 指数 今年 上升 29.6% ， 为 1997年 以来 的 最 大 涨幅 ；
3 ||| 道琼斯 工业 平均 指数 上升 26.5% ， 为 1996年 以来 的 最 大 涨幅 ；
4 ||| 纳斯达克 上涨 38.3% 。
5 ||| 就 12月 31日 来说 ， 由于 就业 前景 看好 和 经济 增长 明年 可能 加速 ， 消费者 信心 上升 。
6 ||| 工商 协进会 报告 ， 12月 消费者 信心 上升 到 78.1 ， 明显 高于 11月 的 72 。
7 ||| 另 据 《 华尔街 日报 》 报道 ， 2013年 是 1995年 以来 美国 股市 表现 最 好 的 一 年 。
8 ||| 这 一 年 里 ， 投资 美国 股市 的 明智 做法 是 追 着 “ 傻钱 ” 跑 。
9 ||| 所谓 的 “ 傻钱 ” XXXXX ， 其实 就 是 买 入 并 持有 美国 股票 这样 的 普通 组合 。
10 ||| 这个 策略 要 比 对冲 基金 和 其它 专业 投资者 使用 的 更为 复杂 的 投资 方法 效果 好 得 多 。
11 ||| 所谓 的 “ 傻钱 ” XXXXX ， 其实 就 是 买 入 并 持有 美国 股票 这样 的 普通 组合 。 ||| 策略

This document consists of 10 sentences, each sentence is in the form of

sentence_id(space)|||(space)sentence

and the last line indicate the Query and Answer

sentence_id(space)|||(space)Query(space)|||(space)Answer

Our data is avaliable through Github

People Daily & Children's Fairy Tale (PD&CFT)

Our paper is avaliable through

ACL Anthology

arXiv Pre-print

ISLRN: 343-112-755-039-0

http://www.islrn.org/resources/resources_info/7838/

Our data is under CC-BY-SA-4.0 licence.

If you wish to use this data in your work, please cite

@InProceedings{cui-etal-2016-consensus,
  title		= {Consensus Attention-based Neural Networks for Chinese Reading Comprehension},
  author	= {Cui, Yiming and Liu, Ting and Chen, Zhipeng and Wang, Shijin and Hu, Guoping},
  booktitle = {Proceedings of COLING 2016, the 26th International Conference on Computational Linguistics: Technical Papers},
  year      = {2016},
  address   = {Osaka, Japan},
  pages     = {1777--1786},
}

DeepMind CNN / Daily Mail data Pre-processed Data (recommended) Original Data

Children's Book Test (CBTest) Original Data

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