论文：《MCTest：A Challenge Dataset for the Open-Domain Machine Comprehension of Test》
数据以json格式给出。小规模，大部分在这个数据集上的研究都是基于特征工程的工作。
下载链接：http://www.msmarco.org/dataset.aspx
二、2015，CNN&Dailymail论文：《Teaching Machines to Read and Comprehend》
填空型大规模英文机器理解数据集，答案是原文中的某一个词。
CNN数据集包含美国有线电视新闻网的新闻文章和相关问题。大约有90k文章和380k问题。
Dailymail数据集包含每日新闻的文章和相关问题。大约有197k文章和879k问题。
下载链接：https://github.com/deepmind/rc-data
三、2016，SQuAD论文：《SQuAD:100000+ Question for Machine Comprehension of Test》
机器理解领域的ImageNet，数据来源于对维基百科文章的问题的整理，在500多篇文章中有超过100000个问题答案对，答案不是原文的一个词，而是原文的一个连续文本片段。数据以json格式给出，只给出了训练集以及验证集，如果要获取在测试集上的效果，需要上传模型，官方会把你的模型在测试集上跑，得出结果后再反馈给你。
下载链接：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/
四、2017，RACE论文：《RACE：Large-scale Reading Comprehension Dataset From Examinations》
数据集为中国中学生英语阅读理解题目，给定一篇文章和 5 道 4 选 1 的题目，包括了 28000+ passages 和 100,000 问题。与MCTest同为选择题形式的机器阅读数据集，但规模比MCTest大，且相对CNN&Dailymail和SQuAD，RACE更注重推理能力。
数据以txt格式给出，数据集的high文件夹下有20794篇文章，每篇文章有4个问题；middle文件夹下有7139篇文章，每篇文章有5个问题。
训练集的high文件夹下有18728篇文章，占比90%，middle文件夹下有6409篇文章，占比90%；
验证集的high文件夹下有1021篇文章，占比5%，middle文件夹下有368篇文章，占比5%；
测试集的high文件夹下有1045篇文章，占比5%，middle文件夹下有362篇文章，占比5%。
需要发送email，官方会给你的邮箱发下载链接，申请地址：http://www.cs.cmu.edu/~glai1/data/race/
样本数据展示：