【评测】DuReader-Retrieval数据集之初体验

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【评测】DuReader-Retrieval数据集之初体验

上一篇[《【评测】推理和微调 “GTE文本向量-中文-通用领域-base”模型》 ]（https://blog.csdn.net/u010593516/article/details/148312365) 微调不太成功，但是
数据集文件值得研究。

数据集结构

query: 问题

positive_passages: 正面答复（准确）

negative_passages: 负面答复(不准确)

具体案例解释

query：ps如何去掉衣服褶皱

positive_passages: 包括3个doc_id的准确答复，

negative_passages: 包括n个doc_id的不准确答复，答复基本是围绕我们日常穿的衣服的褶皱处理方法

实际文件里面这一个条目的negative_passages有好多好多的doc_id，问题来了，为什么需要在dataset里面标记这么多negative_passages呢？

本文结束

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