msamogh/indirect-requests
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资源简介：
IndirectRequests是一个在任务导向对话环境中生成的用户话语数据集，用户并未直接指定他们偏好的槽值。该数据集是通过结合GPT-3.5 (turbo)和GPT-4生成的数据集上众包人类标签生成的。每个话语都沿着两个维度进行标注：世界理解（理解话语所需的世界理解程度）和明确性（生成的话语是否明确地包含在候选可能值集中的单一目标槽值）。
IndirectRequests是一个在任务导向对话环境中生成的用户话语数据集，用户并未直接指定他们偏好的槽值。该数据集是通过结合GPT-3.5 (turbo)和GPT-4生成的数据集上众包人类标签生成的。每个话语都沿着两个维度进行标注：世界理解（理解话语所需的世界理解程度）和明确性（生成的话语是否明确地包含在候选可能值集中的单一目标槽值）。
提供机构：
msamogh
原始信息汇总
IndirectRequests 数据集概述
基本信息
- 许可证：MIT
- 任务类别：
- 文本分类
- 对话生成
- 文本生成
- 语言：英语
- 数据集大小：n<1K
- 数据集名称：IndirectRequests
数据集描述
IndirectRequests 是一个由大型语言模型生成的数据集，用于任务导向型对话环境中用户未直接指定其首选槽值的场景。该数据集通过结合 GPT-3.5（turbo）和 GPT-4 生成的数据，并通过众包方式获取人工标签。
数据标注
每个话语在两个维度上进行标注：
- 世界理解（理解话语所需的世界理解程度）
- 非歧义性（生成的语句是否在候选可能值中明确包含一个单一的目标槽值）
数据配置
-
config_name: target_slot_value
- 训练集：
data/train_target_slot_value.jsonl - 验证集：
data/validation_target_slot_value.jsonl - 测试集：
data/test_target_slot_value.jsonl
- 训练集：
-
config_name: mean_world_understanding
- 训练集：
data/train_mean_world_understanding.jsonl - 验证集：
data/validation_mean_world_understanding.jsonl - 测试集：
data/test_mean_world_understanding.jsonl
- 训练集：
