SQuAD (Stanford Question Answering Dataset)
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) est un jeu de données textuelles de référence pour l’entraînement et l’évaluation des modèles de compréhension en langage naturel. Il associe des extraits de Wikipédia à des questions précises, dont les réponses sont directement présentes dans les passages fournis.
Plus de 100,000 paires question-réponse, au format JSON
Libre pour la recherche académique. L’utilisation commerciale peut nécessiter une vérification des conditions d’usage
Description
Le dataset SQuAD comprend :
- Plus de 100 000 paires question-réponse (version 1.1)
- Des passages de texte issus de pages Wikipédia
- Des annotations humaines où les réponses sont des extraits continus du texte (span-based)
- Un format structuré en JSON facilement exploitable pour l’entraînement supervisé
À quoi sert ce dataset ?
SQuAD est largement utilisé pour :
- L’entraînement de modèles de question-réponse en NLP
- L’évaluation des performances de modèles sur des tâches de compréhension en langage naturel
- Le fine-tuning de grands modèles de langage pour des applications pratiques (assistants vocaux, bots conversationnels, moteurs de recherche)
- L’expérimentation sur les méthodes d’extraction, de reformulation ou de synthèse de réponses
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, SQuAD peut être enrichi par :
- L’ajout de questions plus complexes (réponses multiples, implicites, ou reformulées)
- L’introduction de contenus issus d’autres sources que Wikipédia pour une meilleure généralisation
- L’évaluation sur des tâches dérivées : réponses longues, génération ouverte, ou réponse justifiée
- La traduction et adaptation pour des versions multilingues ou spécialisées (médical, juridique…)
Des outils comme Haystack, Hugging Face Transformers ou LangChain sont couramment utilisés pour exploiter ou étendre SQuAD dans des pipelines de NLP modernes.
🔗 Source : SQuAD Dataset
Questions fréquemment posées
Quelle est la différence entre SQuAD 1.1 et 2.0 ?
SQuAD 1.1 ne contient que des questions dont la réponse est toujours présente dans le texte. SQuAD 2.0 ajoute des questions sans réponse, afin de tester la capacité des modèles à reconnaître l’absence d’information pertinente.
Peut-on utiliser SQuAD pour des modèles de génération libre comme GPT ?
Oui. Bien qu’il soit conçu à l’origine pour l’extraction, SQuAD peut être adapté pour l’entraînement ou l’évaluation de modèles génératifs en utilisant le contexte comme prompt et la réponse comme cible.
Existe-t-il des alternatives multilingues à SQuAD ?
Oui, plusieurs jeux de données s’en inspirent, comme XQuAD, MLQA ou TyDi QA, qui proposent des versions multilingues ou adaptées à des langues spécifiques.
