Top 10 bộ dữ liệu chatbot tiếng việt tốt nhất 2025

Top 10 bộ dữ liệu chatbot tiếng việt tốt nhất hiện nay 

Dưới đây là gợi ý 10 bộ dữ liệu Chatbot AI phổ biến nhất hiện nay:

SQuAD

Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) là một tập dữ liệu đọc hiểu được thiết kế từ các bài viết trên Wikipedia. Các câu hỏi trong SQuAD có thể được trả lời bằng đoạn văn bản từ bài hoặc không có đáp án. Được phát triển bởi Đại học Stanford, SQuAD 2.0 bao gồm hơn 100.000 câu hỏi.

Natural Questions (NQ)

Natural Questions (NQ) là một tập dữ liệu quy mô lớn phục vụ việc đào tạo và kiểm tra các hệ thống trả lời câu hỏi mở. Được cung cấp bởi Google, NQ mô phỏng quy trình tìm kiếm thông tin thực tế, với 300.000 câu hỏi và câu trả lời được chú thích từ Wikipedia. Bộ dữ liệu còn bao gồm 16.000 ví dụ được gán nhãn bởi nhiều người để hỗ trợ đánh giá hệ thống QA.

QuAC

QuAC (Question Answering in Context) tập trung vào các hội thoại thông tin, nơi sinh viên đặt chuỗi câu hỏi liên quan để tìm hiểu bài viết Wikipedia, và giáo viên cung cấp câu trả lời dựa trên các đoạn văn bản. QuAC chứa 14.000 cuộc hội thoại với tổng cộng 100.000 cặp câu hỏi và câu trả lời.

CoQA

Conversational Question Answering (CoQA) là một tập dữ liệu lớn để phát triển các hệ thống trả lời câu hỏi hội thoại. Nhiệm vụ chính của CoQA là đánh giá khả năng hiểu đoạn văn bản và trả lời liên tiếp các câu hỏi có tính liên kết trong một cuộc hội thoại. Bộ dữ liệu này bao gồm hơn 127.000 câu hỏi từ hơn 8.000 hội thoại.

HOTPOTQA

HOTPOTQA là một tập dữ liệu chứa 113.000 cặp câu hỏi và câu trả lời được xây dựng từ Wikipedia. Điểm nổi bật của bộ dữ liệu là yêu cầu suy luận qua nhiều tài liệu, đồng thời có tính đa dạng trong các câu hỏi. Hệ thống QA có thể sử dụng các dữ kiện hỗ trợ từ HOTPOTQA để lập luận và giải thích các dự đoán, bao gồm cả các câu hỏi so sánh để kiểm tra năng lực trích xuất thông tin liên quan.

ELI5

Explain Like I’m Five (ELI5) là một tập dữ liệu dành cho câu trả lời dạng dài. Được phát triển bởi Facebook, ELI5 có quy mô lớn với hơn 270.000 chủ đề gồm các câu hỏi mở, đòi hỏi câu trả lời chi tiết và đa dạng, cùng các tài liệu web đi kèm.

ShARC

Shaping Answers with Rules through Conversations (ShARC) là một tập dữ liệu QA yêu cầu suy luận logic, suy diễn ngôn ngữ tự nhiên (NLI) và tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG). Bộ dữ liệu này bao gồm 32.000 bài toán dựa trên các quy tắc thực tế, cùng với các câu hỏi và kịch bản do cộng đồng đóng góp.

MS MARCO

MS MARCO (Human Generated Machine Reading Comprehension Dataset) là một tập dữ liệu QA quy mô lớn do Microsoft phát triển. Bộ dữ liệu bao gồm hơn 1 triệu câu hỏi lấy từ lịch sử tìm kiếm trên Bing, kèm theo câu trả lời do con người cung cấp. MS MARCO chủ yếu phục vụ nghiên cứu phi thương mại trong các lĩnh vực AI và liên quan.

TWEETQA

TWEETQA là một bộ dữ liệu QA đặc biệt được xây dựng từ các bài viết trên mạng xã hội. Được phát triển bởi IBM và Đại học California, TWEETQA được coi là bộ dữ liệu đầu tiên dành cho QA trên nền tảng truyền thông xã hội, bao gồm 17.794 tweet và 13.757 cặp câu hỏi-câu trả lời.

NEWSQA

NewsQA là một tập dữ liệu đầy thách thức được thiết kế để đánh giá khả năng hiểu ngữ cảnh của máy. Với hơn 100.000 cặp câu hỏi-câu trả lời dựa trên 10.000 bài báo từ CNN, NewsQA cung cấp các câu hỏi tự nhiên do cộng đồng đóng góp, nhằm kiểm tra hiệu suất của hệ thống QA.

Với các bộ dữ liệu chatbot tiếng Việt được giới thiệu, bạn hoàn toàn có thể xây dựng một chatbot giao tiếp tiếng Việt mượt mà và tự nhiên. Nếu bạn muốn đảm bảo việc sử dụng dữ liệu đào tạo đúng cách và đạt hiệu quả cao nhất, hãy để Preny – AI chatbot thông minh đồng hành cùng bạn.