中文领域确实存在一些与OpenBookQA类似的问答数据集，这些数据集旨在促进机器阅读理解和问答系统的研究和发展。以下是几个值得注意的中文问答数据集：
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cMedQA 和 cMedQA2：这两个数据集专注于医疗领域的问答任务，包含大量的医学相关问题及其对应的回答。具体来说，cMedQA 包含大约5.4万个问题和约10万个回答，而cMedQA2是其扩展版本，包含了更多的数据。
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webMedQA：这是一个更大规模的医学在线问答数据集，包含6万个问题和31万个回答，并且每个问题都有类别标签。这个数据集有助于研究如何在医疗领域构建高效的问答系统。
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CLUE Fine-Grain NER：虽然主要是为命名实体识别任务设计的数据集，但也可以用于更广泛的自然语言处理任务，包括问答。该数据集基于清华大学开源的文本分类数据集THUCTC，经过细粒度命名实体标注，提供了丰富的语义信息。
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CMRC2018 和 CMRC2019：这是两个中文机器阅读理解（MRC）竞赛的数据集，类似于英文中的SQuAD。CMRC2018是从维基百科提取的真实问题，而CMRC2019则侧重于句子级填空型阅读理解，要求参赛者将候选句子准确地填充回原文中以形成连贯的文章。
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DuReader系列：由百度提供的一个大型中文MRC数据集，分为多个子集，如DuReader Robust、DuReader YesNo等，涵盖了不同的难度级别和技术挑战。
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EST-VQA (Chinese + English)：这是一个跨语言视觉问答数据集，其中不仅包含英文问题，还特别加入了中文问题，共有15,056个英文问题和13,007个中文问题。该数据集的特点是可以通过图像中的文本回答问题，并且标注了答案对应的矩形边界框作为证据。
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JEC-QA：这是一个法律领域的问答数据集，来源于中国国家司法考试，模型在这上面的准确率为28%，相比之下专业人士可以达到81%，非专业人士也能达到64%。
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教育类数据集汇总：AI Studio上有一个项目收集了多个教育领域的深度学习数据集，包括但不限于数学、物理等多个学科，提供了丰富的资源供研究人员使用。
从上述描述可以看出，中文问答数据集覆盖了从医疗到法律再到教育等多个专业领域，它们不仅促进了特定领域的应用研究，也为通用问答系统的开发提供了宝贵的数据支持。例如，在医疗领域，cMedQA及其后续版本为构建精准的医疗咨询助手提供了基础；而在法律领域，JEC-QA则有助于提高法律文献检索及咨询服务的质量。此外，像CMRC这样的公开竞赛数据集鼓励了社区内的广泛参与，推动了技术的进步。对于想要探索开放书籍问答（Open Book QA）的研究人员而言，这些数据集提供了宝贵的资源，使得可以在中文环境中测试和发展新的算法和技术。
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