人类在对话中提出的问题通常包含上下文依赖性，即对先前对话转弯的明确或隐式引用。这些依赖性采用核心发挥的形式（例如，通过代词使用）或椭圆形，并且可以使自动化系统的理解难以理解。促进对问题的理解和后续治疗方法的一种方法是将其重写为不受欢迎的形式，即可以理解的形式而没有对话性上下文。我们提出了Coqar，Coqar是一种语料库，其中包含$ 4.5 $ k的对话中的对话询问数据集COQA，总计$ 53 $ K的后续提问 - 答案对。每个原始问题都在至少2个脱离台面重写中手动注释。 COQAR可用于监督三个任务的监督：问题释义，问题重写和会话问题回答。为了评估Coqar重写的质量，我们进行了几项实验，包括培训和评估这三个任务的模型。我们的结果支持以下想法：问题重写可以用作问题回答模型的预处理步骤，从而提高其性能。
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