問題 No.1728
自然言語処理の分野において、スタンフォード大学が構築した大規模な読解データセットであり、Wikipediaの記事から作成された文章とそれに対する質問・回答のペアを含み、機械読解モデルの性能評価のベンチマークとして広く利用されているものはどれか。
【正解の解説】
SQuAD
SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）は、Wikipediaの文章から作成された質問と回答のペアを含み、AIが文脈をどれだけ正しく理解できているかを測るベンチマークとして自然言語処理の発展に大きく貢献しました。
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【その他の選択肢の解説】
ImageNet
ImageNetは、ディープラーニングによる画像認識技術の飛躍的な向上のきっかけとなった有名な画像データベースです。自然言語処理のデータセットであるSQuADとは領域が大きく異なります。
COCO
COCO（Common Objects in Context）は、画像中の物体に枠を付けたり領域を特定したりするタスクで広く使われる画像データセットです。テキストではなく画像データを対象としているため、本問の答えには該当しません。
MNIST
MNISTは、0から9までの手書き数字のモノクロ画像を集めたもので、画像認識アルゴリズムの入門用ベンチマークとして広く知られています。自然言語処理のタスクやテキストデータの読解とは全く関係ありません。