Анализ датасета SQuAD

Студент: Демкин Дмитрий Семёнович
Задание: Анализ датасета SQuAD (Stanford Question Answering Dataset)
Дата выполнения: 30 ноября 2025 г.

---

🎯 Цель проекта

Провести exploratory data analysis (EDA) датасета SQuAD, исследовать структуру вопросов и ответов, оценить качество данных и выявить особенности, полезные для дальнейшего применения в задачах NLP (например, fine-tuning вопросно-ответных моделей).

---

📦 Используемые инструменты

• Python 3.10+
• Библиотеки:
  pandas
  ,
  json
  ,
  matplotlib
  ,
  seaborn
  ,
  nltk
• Среда разработки: Jupyter Notebook / VS Code
• Версия датасета: SQuAD 2.0 (включает вопросы без ответов)

---

📥 Загрузка и структура данных

Датасет загружен в формате JSON. Структура:

• data
  → список тем (
  title
  ,
  paragraphs
  )
• Каждый
  paragraph
  содержит
  context
  и список
  qas
  (вопросы и ответы)
• Каждый элемент
  qa
  содержит:
  • question
  • id
  • answers
    (может быть пустым в SQuAD 2.0)
  • is_impossible
    (True/False)

---

📊 Основная статистика

Токены рассчитаны приблизительно с помощью

nltk.word_tokenize

.

---

🔍 Ключевые наблюдения

• Баланс классов: ~77% вопросов имеют ответ, ~23% — нет. Это важно учитывать при обучении модели.
• Разнообразие вопросов: преобладают вопросы с "what", "who", "how".
• Краткие ответы: большинство ответов — одно- или двухсловные фразы, извлечённые напрямую из контекста.
• Качество данных: аннотации высокого качества, минимум шумов.

---

💡 Как решали задачу

1. Парсинг JSON — рекурсивный обход структуры для извлечения всех вопросов и контекстов.
2. Преобразование в DataFrame — создан единый
   pandas.DataFrame
   для удобного анализа.
3. Статистический анализ — расчёт длины текстов, распределений, уникальных значений.
4. Визуализация:
   • Гистограммы длины вопросов/ответов/контекстов
   • Круговая диаграмма: вопросы с/без ответов
   • Word clouds для самых частых слов в вопросах
5. Исследование контекста — анализ повторяющихся фраз, дубликатов.

---

📈 Визуализации

Все графики сохранены в папку

:

• 01_squad_question_length.png
• 02_squad_answer_length.png
• 03_squad_impossible_ratio.png
• 04_squad_context_length.png
• 05_squad_wordcloud_questions.png

---

🧠 Выводы

• SQuAD 2.0 — сбалансированный, качественно размеченный датасет для задач extractive QA.
• Наличие "impossible" вопросов делает его более реалистичным по сравнению с SQuAD 1.1.
• Подходит для fine-tuning современных моделей (BERT, RoBERTa, DeBERTa и др.).
• Требует обработки длинных контекстов (иногда >500 токенов).

---

📌 Рекомендации

• При обучении модели использовать
  is_impossible
  как отдельный признак.
• Обрезать контексты до 512 токенов (ограничение BERT).
• Аугментация: генерация синтетических "impossible" вопросов.

---

📎 Приложения

• Код:
  squad_analysis.py
• Графики:
  plots/
• Промежуточные данные:
  squad_cleaned.csv

---