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nlp_sdks/qa_natural_questions_sdk/README.md
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@ -1,9 +1,9 @@
# 自然问题问答 SDK【英文】
模型基于Google的Natural Questions dataset（100k Google search查询数据，及源自Wikipedia的相关passages）训练。
a dataset with 100k real queries from Google search together with the relevant passages from Wikipedia.
谷歌发布的大规模训练和评估开放领域问答系统的语料库Natural Questions(NQ),旨在推动人们开发出更有效,更强大的问答系统.
而在此前,一直没有大量公开的可用于训练和评估问答模型的自然生成问题(如人们寻求信息时提出的问题)及答案.
NQ是一个新的大规模训练和评估开放领域问题回答系统的语料库,它第一个复制了人们找到问题答案的端到端流程.
模型基于Google的Natural Questions dataset（100k Google search查询数据，
及源自Wikipedia的相关passages）训练。
谷歌发布的大规模训练和评估开放领域问答系统的语料库Natural Questions(NQ),旨在推动人们开发出更有效,更强大的问答系统。
而在此前,一直没有大量公开的可用于训练和评估问答模型的自然生成问题(如人们寻求信息时提出的问题)及答案。
NQ是一个大规模训练和评估开放领域问题回答系统的语料库,它第一个复制了人们找到问题答案的端到端流程。
![img](https://djl-model.oss-cn-hongkong.aliyuncs.com/AIAS/nlp_sdks/qa_natural_questions.jpeg)
@ -18,6 +18,7 @@ NQ是一个新的大规模训练和评估开放领域问题回答系统的语料
...
# 测试语句：
[INFO ] - query: How many people live in London?
# passage 是<title，text>构成的一对数据。
[INFO ] - passage [title, text]: [London, London has 9,787,426 inhabitants at the 2011 census.]
# 向量维度：