在 AI 机器人的开发与训练过程中，优质的问答数据集至关重要，它如同给机器人提供知识的 “宝库”，让机器人能学习到丰富多样的问答模式和知识内容，从而更好地理解用户问题并给出准确回答。以下为您介绍一些常用的 AI 机器人问答数据集。​
微软 MSMARCO 数据集​
微软提出的 MSMARCO 是一个大规模且贴近真实场景的面向问答的数据集。它包含约 100 万问题、880 万相关段落以及人工标注的问题答案。该数据集规模庞大，为训练 AI 机器人理解复杂多样的用户问题提供了丰富的素材。许多团队利用它来提升问答模型在检索式问答场景中的性能，比如百度的 RocketQA 训练方法就在此数据集的段落排序任务中取得榜首成绩，显示了该数据集在推动智能问答领域技术发展方面的重要性。通过在 MSMARCO 数据集上的训练，AI 机器人能够更好地从海量文本中检索出与问题相关的信息，并给出精准回答 。​
InsuranceQA 语料库​
这是一个在保险领域应用较为广泛的数据集，它常被用于训练特定领域的问答机器人。例如，在构建保险相关的客服机器人时，InsuranceQA 语料库可以提供大量保险产品咨询、理赔流程、条款解读等方面的问答对。像一些常见问题如 “医疗保险的报销范围有哪些？”“如何申请车险理赔？” 等在该数据集中都可能有对应的答案。通过对这个语料库的学习，AI 机器人能够在保险领域为用户提供专业、准确的解答，满足用户在保险业务方面的咨询需求 。​
MMDialog 数据集​
MMDialog 是由北大和微软发布的英文多模态对话数据集 ，包含 108 万个来源于真实世界的高质量对话，其中有 153 万张非重复图片，涉及 4184 个主题，还支持多种表情符号。它旨在促进 AI 像人类一样进行多模态交流，因为在人类日常对话中，除了文字还会使用图片、表情等。例如，双方在谈论风景和野生动物时，可能会穿插发送相关图片。在训练能处理多模态信息的 AI 机器人时，MMDialog 数据集能发挥重要作用，让机器人学会理解和回应包含文本、图像等多种形式的用户输入，使对话更加贴近真实场景 。​
主题聊天数据集（Topical Chat）​
由亚马逊计划发布的主题聊天数据集，包含超过 21 万条话语，超过 410 万个单词，是较大规模的公共社交对话和知识数据集之一。该数据集中的每个会话和会话转换都与提供给人群工作者的知识相关联，这些知识来自一系列与一组实体相关的 “非结构化” 和 “松散结构化” 文本资源。它为研究人员提供了研究人类在话题之间转换方式、知识选择与丰富，以及将事实和观点整合到对话中的样本，可用于训练能够进行自然流畅社交对话的 AI 机器人，提升机器人在日常交流场景中的表现 。​
MIMIC-Diff-VQA 数据集​
这是一个专门针对医学领域的视觉问答数据集，基于放射科胸片报告构建。它包含 16 万张图片和 70 万问题，涵盖 7 种不同类型且具有临床意义的问题，比如异常、存在、方位、位置、级别、类型以及图像对比差异等问题。在临床实践中，医生常需要对比病人之前的医学影像评估病情变化，该数据集的图像对比 VQA 任务就直接反映了这一需求。例如，像 “这张图片与过去的图片相比有什么变化？”“疾病的严重程度是否有减轻？” 等问题。利用这个数据集训练的 AI 机器人，能够辅助医生进行医学影像分析，回答医生或患者关于医学影像的特定问题，为临床诊断提供支持 。​