机器学习保险行业问答开放数据集：1.语料介绍
insuranceqa-corpus-zh
保险行业语料库
Welcome
该语料库包含从网站Insurance Library 收集的问题和答案。
据我们所知，这是保险领域首个开放的QA语料库：
该语料库的内容由现实世界的用户提出，高质量的答案由具有深度领域知识的专业人士提供。 所以这是一个具有真正价值的语料，而不是玩具。
在上述论文中，语料库用于答复选择任务。 另一方面，这种语料库的其他用法也是可能的。 例如，通过阅读理解答案，观察学习等自主学习，使系统能够最终拿出自己的看不见的问题的答案。
数据集分为两个部分“问答语料”和“问答对语料”。问答语料是从原始英文数据翻译过来，未经其他处理的。问答对语料是基于问答语料，又做了分词和去标去停，添加label。所以，”问答对语料”可以直接对接机器学习任务。如果对于数据格式不满意或者对分词效果不满意，可以直接对”问答语料”使用其他方法进行处理，获得可以用于训练模型的数据。
欢迎任何进一步增加此数据集的想法。
快速开始
在Python环境中，使用pip安装
兼容py2, py3
pip install --upgrade insuranceqa_data问答语料
| - | 问题 | 答案 | 词汇（英语） |
|---|---|---|---|
| 训练 | 12,889 | 21,325 | 107,889 |
| 验证 | 2,000 | 3354 | 16,931 |
| 测试 | 2,000 | 3308 | 16,815 |
每条数据包括问题的中文，英文，答案的正例，答案的负例。案的正例至少1项，基本上在1-5条，都是正确答案。答案的负例有200条，负例根据问题使用检索的方式建立，所以和问题是相关的，但却不是正确答案。
{
"INDEX": {
"zh": "中文",
"en": "英文",
"domain": "保险种类",
"answers": [""] # 答案正例列表
"negatives": [""] # 答案负例列表
},
more ...
}训练：
corpus/pool/train.json.gz验证：
corpus/pool/valid.json.gz测试：
corpus/pool/test.json.gz答案：
corpus/pool/answers.json
一共有 27,413 个回答，数据格式为json:
{
"INDEX": {
"zh": "中文",
"en": "英文"
},
more ...
}中英文对照文件
问答对
格式 INDEX ++$++ 保险种类 ++$++ 中文 ++$++ 英文corpus/pool/train.txt.gz, corpus/pool/valid.txt.gz, corpus/pool/test.txt.gz.
答案
格式 INDEX ++$++ 中文 ++$++ 英文corpus/pool/answers.txt.gz
语料库使用gzip进行压缩以减小体积，可以使用zmore, zless, zcat, zgrep等命令访问数据。
zmore pool/test.txt.gz加载数据
import insuranceqa_data as insuranceqa
train_data = insuranceqa.load_pool_train()
test_data = insuranceqa.load_pool_test()
valid_data = insuranceqa.load_pool_valid()
# valid_data, test_data and train_data share the same properties
for x in train_data:
print('index %s value: %s ++$++ %s ++$++ %s' % \
(x, d[x]['zh'], d[x]['en'], d[x]['answers'], d[x]['negatives']))
answers_data = insuranceqa.load_pool_answers()
for x in answers_data:
print('index %s: %s ++$++ %s' % (x, d[x]['zh'], d[x]['en']))问答对语料
使用”问答语料”，还需要做很多工作才能进入机器学习的模型，比如分词，去停用词，去标点符号，添加label标记。所以，在”问答语料”的基础上，还可以继续处理，但是在分词等任务中，可以借助不同分词工具，这点对于模型训练而言是有影响的。为了使数据能快速可用，insuranceqa-corpus-zh提供了一个使用HanLP分词和去标，去停，添加label的数据集，这个数据集完全是基于”问答语料”。
import insuranceqa_data as insuranceqa
train_data = insuranceqa.load_pairs_train()
test_data = insuranceqa.load_pairs_test()
valid_data = insuranceqa.load_pairs_valid()
# valid_data, test_data and train_data share the same properties
for x in test_data:
print('index %s value: %s ++$++ %s ++$++ %s' % \
(x['qid'], x['question'], x['utterance'], x['label']))
vocab_data = insuranceqa.load_pairs_vocab()
vocab_data['word2id']['UNKNOWN']
vocab_data['id2word'][0]
vocab_data['tf']
vocab_data['total']vocab_data包含word2id(dict, 从word到id), id2word(dict, 从id到word),tf(dict, 词频统计)和total(单词总数)。 其中，未登录词的标识为UNKNOWN，未登录词的id为0。
train_data, test_data 和 valid_data 的数据格式一样。qid 是问题Id，question 是问题，utterance 是回复，label 如果是 [1,0] 代表回复是正确答案，[0,1] 代表回复不是正确答案，所以 utterance 包含了正例和负例的数据。每个问题含有10个负例和1个正例。
train_data含有问题12,889条，数据 141779条，正例：负例 = 1:10
test_data含有问题2,000条，数据 22000条，正例：负例 = 1:10
valid_data含有问题2,000条，数据 22000条，正例：负例 = 1:10
句子长度:
max len of valid question : 31, average: 5(max)
max len of valid utterance: 878(max), average: 165(max)
max len of test question : 33, average: 5
max len of test utterance: 878, average: 161
max len of train question : 42(max), average: 5
max len of train utterance: 878, average: 162
vocab size: 24997可将本语料库和以下开源码配合使用
DeepQA2
InsuranceQA TensorFlow
Chatbot Retrieval
声明
声明1 : insuranceqa-corpus-zh
本数据集使用翻译 insuranceQA而生成，代码发布证书 GPL 3.0。数据仅限于研究用途，如果在发布的任何媒体、期刊、杂志或博客等内容时，必须注明引用和地址。
InsuranceQA Corpus, Hai Liang Wang, https://github.com/Samurais/insuranceqa-corpus-zh, 07 27, 2017任何基于insuranceqa-corpus衍生的数据也需要开放并需要声明和“声明1”和“声明2”一致的内容。
声明2 : insuranceQA
此数据集仅作为研究目的提供。如果您使用这些数据发表任何内容，请引用我们的论文：Applying Deep Learning to Answer Selection: A Study and An Open Task。Minwei Feng, Bing Xiang, Michael R. Glass, Lidan Wang, Bowen Zhou @ 2015