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SocialIQA|社交智能数据集|问答系统数据集
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SocialIQA是一个用于社交智能问答的数据集，包含超过37,000个多选题，涉及情感理解、社会常识和人际关系推理。每个问题都与一个情境相关，并提供三个可能的答案选项。
提供机构：
leaderboard.allenai.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
SocialIQA数据集的构建基于对社会情境的深入理解和分析。该数据集通过收集和整理大量真实世界中的社交互动场景，结合心理学和社会学的理论框架，设计了一系列多选题，旨在评估模型对社会常识和道德推理的能力。每个问题都包含一个情境描述、三个可能的回答选项以及一个正确答案，确保了数据集的多样性和复杂性。
特点
SocialIQA数据集的显著特点在于其高度情境化的设计，能够有效测试模型在复杂社会背景下的推理能力。数据集涵盖了广泛的社会情境，包括家庭、学校、工作场所等，每个情境都经过精心设计，以反映真实世界中的社交互动。此外，数据集还特别强调了道德和情感因素，使得模型不仅需要理解情境，还需要进行深层次的道德推理。
使用方法
使用SocialIQA数据集时，研究者可以通过提供情境描述和回答选项，评估模型在不同社会情境下的表现。数据集适用于开发和测试具有社会推理能力的自然语言处理模型，特别是在情感分析、对话系统和道德推理等领域。通过对比模型的预测结果与数据集中的正确答案，可以量化模型的社会常识和道德推理能力，从而指导模型的进一步优化和改进。
背景与挑战
背景概述
在自然语言处理领域，理解和推理人类社交互动的复杂性一直是研究的前沿。SocialIQA数据集由Xuhui Zhou等人于2019年提出，旨在解决社交智能问答任务中的挑战。该数据集包含了超过37,000个问题和答案，涉及情感、动机和社交情境的推理。通过提供一个标准化的测试平台，SocialIQA数据集促进了社交智能领域的研究，推动了模型在理解和生成人类社交互动方面的能力。
当前挑战
SocialIQA数据集的构建过程中面临了多重挑战。首先，社交互动的复杂性和多样性使得数据标注变得极为困难，需要高度专业化的知识和细致的判断。其次，数据集中的问题和答案需要涵盖广泛的社会情境和情感状态，以确保模型的泛化能力。此外，如何平衡数据集的多样性和代表性，以避免偏见和误导，也是一项重要的挑战。这些挑战共同构成了SocialIQA数据集在推动社交智能研究中的重要课题。
发展历史
创建时间与更新
SocialIQA数据集由Xuhui Zhou等人于2019年创建，旨在推动社会智能问答系统的发展。该数据集自创建以来，未有公开的更新记录。
重要里程碑
SocialIQA数据集的创建标志着社会智能问答领域的一个重要里程碑。它首次引入了多选题形式，涵盖了情感、道德和社会情境等多个维度，极大地丰富了问答系统的训练数据。此外，SocialIQA还通过引入复杂的社会情境，推动了模型对人类社会行为的理解和推理能力的提升。这一数据集的发布，激发了学术界和工业界对社会智能问答系统的广泛关注和研究。
当前发展情况
目前，SocialIQA数据集已成为社会智能问答领域的重要基准之一，被广泛应用于各种自然语言处理模型的训练和评估中。其多维度的情境设计和对社会行为的深入探讨，不仅提升了模型的性能，还促进了相关领域理论和方法的创新。随着人工智能技术的不断进步，SocialIQA数据集将继续在推动社会智能问答系统的发展中发挥关键作用，为理解和模拟人类社会行为提供宝贵的数据支持。
发展历程
- SocialIQA数据集首次发表，由Xiaodan Liang等人提出，旨在评估模型在社会智能方面的能力，特别是理解和推理社交情境中的情感和道德问题。
- SocialIQA数据集在多个自然语言处理和人工智能会议上被广泛讨论和应用，成为评估模型社会智能能力的重要基准。
- 研究者们开始利用SocialIQA数据集进行模型优化和改进，提出了一系列新的方法和算法，以提高模型在处理社交情境中的表现。
常用场景
经典使用场景
在自然语言处理领域，SocialIQA数据集被广泛用于情感推理任务。该数据集通过提供包含社会情境的句子及其相关问题和答案，帮助模型理解人类情感和社会互动的复杂性。研究者们利用这一数据集训练和评估模型，以提高其在情感理解和社会推理方面的能力。
实际应用
在实际应用中，SocialIQA数据集为开发情感智能应用提供了重要支持。例如，在客户服务领域，利用该数据集训练的模型能够更准确地识别和响应客户的情感需求，从而提升服务质量。此外，在教育领域，该数据集也有助于开发能够理解和适应学生情感状态的智能辅导系统。
衍生相关工作
基于SocialIQA数据集，研究者们开展了一系列相关工作。例如，一些研究通过扩展数据集的规模和多样性，进一步提升了模型的情感推理能力。另一些研究则探索了跨文化情感理解，通过引入不同文化背景的数据，增强了模型在多文化环境中的适应性。这些衍生工作不仅丰富了情感智能的研究内容，也为实际应用提供了更多可能性。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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热门数据集
光伏电站发电量预估数据
1、准确预测一个地区分布式光伏场站的整体输出功率，可以提高电网的稳定性，增加电网消纳光电能量的能力，在降低能源消耗成本的同时促进低碳能源发展，实现动态供需状态预测的方法，为绿色电力源网荷储的应用落地提供支持。 2、准确预估光伏电站发电量，可以自动发现一些有故障的设备或者低效电站，提升发电效能。1、逆变器及电站数据采集,将逆变器中计算累计发电量数据,告警数据同步到Maxcompute大数据平台 2、天气数据采集, 通过API获取ERA5气象数据包括光照辐射、云量、温度、湿度等 3、数据特征构建, 在大数据处理平台进行数据预处理，用累计发电量矫正小时平均发电功率，剔除异常数据、归一化。告警次数等指标计算 4、异常数据处理, 天气、设备数据根据经纬度信息进行融合, 并对融合后的数据进行二次预处理操作，剔除辐照度和发电异常的一些数据 5、算法模型训练,基于XGBoost算法模型对历史数据进行训练, 生成训练集并保存至OSS 6、算法模型预测,基于XGBoost算法模型接入OSS训练集对增量数据进行预测, 并评估预测准确率等效果数据，其中误差率=(发电量-预估发电量)/发电量，当误差率低于一定阈值时，该数据预测为准确。预测准确率=预测准确数量/预测数据总量。
浙江省数据知识产权登记平台 收录
中国光伏电站空间分布ChinaPV数据集（2015,2020年）
该数据集是中国光伏电站空间分布ChinaPV数据，数据时间为2015和2020年。该数据集以Landsat-8卫星影像为数据源，处理方法是基于GEE遥感云计算平台，运用随机森林分类模型对2020年中国光伏电站进行遥感提取，后经过形态学运算，灯光数据滤除，轮廓细化及目视解译等后处理操作生成。该数据详细描述了中国区域内每个光伏电站的面积和地理位置信息，反映了中国地区光伏电站发展现状及其地域分布规律，以ESRI Shapefile格式存储。
国家地球系统科学数据中心 收录
LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
OpenDataLab 收录
AgiBot World
为了进一步推动通用具身智能领域研究进展，让高质量机器人数据触手可及，作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子，智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思，重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目，旨在构建国际领先的开源技术底座，标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集，AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍，场景范围覆盖面扩大 100 倍，数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能，从抓取、放置、推、拉等基础操作，到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互，几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。
github 收录
中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
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