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一个面向中文古诗词理解难易度的人工标注数据集 下载：46 浏览：398

刘磊1，2 何苯1，2 孙乐2 《中文研究》 2020年7期

摘要:
向读者推荐阅读难度合适的古诗词有助于提升读者的诗词鉴赏能力。现阶段，围绕古诗词可读性自动化分析的相关研究的突出局限之一是缺乏大规模高质量的数据集。针对该问题，该文研究面向古诗词可读性自动化分析的数据集构建。该文作者对外开放了包含1 915篇古诗词的标注阅读理解难度的数据集（1）。该文首先将数据集划分成易中难三级，构建数据集APRD；然后进一步细化标注，构建六级分类数据集APRD+。抽取教材中的诗词组成标准集，以年级为标准难度级别，计算标准集与APRD、APRD+之间的Spearman相关性，Spearman系数分别为0.786与0.804，表明该数据集标记结果与标准集具有较高一致性。该文提取了字频、注释数等古诗词特征，采用SVM、随机森林等算法进行了初步古诗词阅读理解难易度分类测试。文内提出的古诗词可读性数据集与实验结果可作为后续研究的测试基准。

面向非任务型对话系统的人工标注中文数据集 下载：37 浏览：319

李菁 张海松 宋彦 《当代中文学刊》 2019年10期

摘要:
该文针对非任务导向型对话的回复质量构建了一个大规模的人工标注中文数据集,该数据集包含了从社交媒体收集到的超过27 000个对话问题以及超过82 000个对话问题的回复①。为了产生高质量的标注数据,邀请了专业人员根据对话回复的相关性、连贯性、信息性、趣味性,以及是否潜在地具有让对话继续延续的特性进行标注,在标注中定义了一个五级评分方法,分别是:极差的、较差的、一般的、较好的、极好的。为了测试标注产生的数据集是否具有有效性和实用性,以对话回复选择为任务,在标注数据集上测试了多种无监督和有监督模型。实验结果表明,该数据集对于提升对话回复选择的质量有显著效果。
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