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steven0226/drcd-zhtw-extractive-qa-sft

繁體中文抽取式閱讀理解 SFT 資料集，衍生自 DRCD（Delta Reading Comprehension Dataset）。

來源與授權（重要）

原始資料：DRCD（Delta Research Center / 台達電子），授權 CC BY-SA 3.0，內容改編自繁體中文維基百科。
論文引用：Shao et al., "DRCD: a Chinese Machine Reading Comprehension Dataset", arXiv:1806.00920.
本資料集是 DRCD 的 Adaptation（改編作品），依 CC BY-SA 授權鏈條，以 CC BY-SA 4.0 釋出。

所做的修改

將原始 SQuAD 風格 JSON 重新格式化為 chat SFT 格式（system/user/assistant 三則訊息，assistant 輸出固定 JSON schema）
從 train split 合成 unanswerable 負例（同文章跨段落 hard negative 為主、跨文章隨機 easy negative 為輔，並過濾「候選段落恰好包含正確答案」的假負例），answerable : unanswerable ≈ 3:1
train 抽樣至 10000 筆用於微調；dev 全部 3524 題原封不動保留為 hold-out，額外提供從 dev 獨立合成的 unanswerable 負例（1175 筆）供評估使用

檔案

train_sft.jsonl：訓練用（含正負例）
dev_answerable.jsonl：DRCD 官方 dev 全部題目，未經任何修改，含多參考答案
dev_unanswerable.jsonl：從 dev 合成的評估用負例
few_shot_examples.json：3 個固定 few-shot 範例（取自 train，2 正 1 負）

Schema

{
  "qid": "...",
  "split": "train|dev",
  "messages": [{"role": "system", "content": "..."}, {"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", "content": "{\"answer\": \"...\", \"answerable\": true}"}],
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}

完整專案（QLoRA 微調 -> GGUF 量化 -> Ollama/LM Studio 部署 -> 評估）詳見對應 GitHub repo（README 待補）。

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Paper for steven0226/drcd-zhtw-extractive-qa-sft

DRCD: a Chinese Machine Reading Comprehension Dataset

Paper • 1806.00920 • Published May 29, 2019