FreebaseLFC, NELLLFC, WikiLFC|逻辑推理数据集|事实检查数据集

FreebaseLFC、NELLLFC和WikiLFC是三个用于评估大型语言模型（LLMs）在逻辑事实检查任务中逻辑一致性的数据集。这些数据集分别来源于Freebase、NELL和WikiKG90Mv2知识图谱，包含了大量的实体及其关系。数据集通过将知识图谱中的三元组转换为适合LLMs输入的（事实，上下文）对，用于测试LLMs在处理复杂逻辑查询时的表现。创建过程涉及从知识图谱中提取数据并进行格式转换，旨在解决LLMs在复杂逻辑查询中的逻辑一致性问题，特别是在事实检查和逻辑推理领域。

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数据集介绍

构建方式

该数据集通过从Freebase、NELL和WikiKG90Mv2等知识图谱中提取事实三元组，并将其转换为适合大型语言模型（LLM）输入的格式，构建了三个逻辑事实检查数据集：FreebaseLFC、NELLLFC和WikiLFC。具体而言，每个三元组被转换为(Fact, Context)对，称为LLMQuery，其中Fact是逻辑查询，Context是从知识图谱中提取的相关上下文。通过这种方式，数据集为评估和改进LLM在复杂逻辑查询中的逻辑一致性提供了基准。

特点

这些数据集的主要特点在于其专注于逻辑一致性评估，涵盖了简单事实、复杂事实以及涉及逻辑运算符（如否定、合取和析取）的查询。此外，数据集还包含了逻辑规则的评估，如交换律、结合律和分配律，从而全面测试LLM在逻辑推理中的表现。通过这些数据集，研究者可以系统地评估LLM在不同逻辑场景下的表现，并探索改进其逻辑一致性的方法。

使用方法

使用这些数据集时，研究者可以通过提供逻辑查询和相应的知识图谱上下文，评估LLM在事实检查任务中的逻辑一致性。具体方法包括：首先，将逻辑查询和上下文输入到LLM中，获取其生成的二元响应（如‘是’或‘否’）；然后，根据逻辑运算符的语义，检查LLM的响应是否符合逻辑一致性要求。通过这种方式，研究者可以量化LLM在不同逻辑查询下的表现，并进一步通过监督微调等方法提升其逻辑一致性。

背景与挑战

背景概述

近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理任务中表现出色，如语言翻译、问答、摘要和事实核查等。尽管LLMs在生成类人文本方面表现出色，但其响应的不一致性问题也广为人知，即输入查询的微小变化可能导致不一致的响应，这与模型的脆弱性（如幻觉、越狱等）有关。因此，现有研究主要集中在基于简单改写的LLMs一致性评估上，而忽略了需要更强的逻辑推理能力的复杂查询。为了解决这一问题，Bishwamittra Ghosh等人提出了三个逻辑事实核查数据集（FreebaseLFC、NELLLFC和WikiLFC），这些数据集基于真实世界知识图谱（KGs）中的命题逻辑查询，旨在为社区开发逻辑一致的LLMs提供基准。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要有两个方面：一是解决领域问题的挑战，即如何评估和提升LLMs在复杂逻辑查询中的逻辑一致性；二是构建过程中遇到的挑战，包括如何从知识图谱中提取适合LLMs输入格式的逻辑查询，以及如何设计有效的评估方法来衡量LLMs在复杂逻辑查询中的表现。此外，现有的LLMs在处理复杂逻辑查询时往往缺乏逻辑一致性，特别是在涉及否定、合取和析取等逻辑操作符的查询中。通过监督微调来提升LLMs在复杂事实核查任务中的逻辑一致性，是该数据集的核心挑战之一。

常用场景

经典使用场景

FreebaseLFC、NELLLFC 和 WikiLFC 数据集的经典使用场景主要集中在评估和提升大型语言模型（LLMs）在事实核查任务中的逻辑一致性。这些数据集通过从知识图谱（KGs）中提取的命题逻辑查询，帮助研究人员评估现有LLMs在处理复杂逻辑查询时的逻辑一致性。通过这些数据集，研究人员可以系统性地测试LLMs在处理否定、合取和析取等逻辑操作时的表现，从而揭示其在逻辑推理任务中的潜在缺陷。

实际应用

在实际应用中，这些数据集可以用于提升LLMs在事实核查、问答系统等高风险领域的可靠性。例如，在医疗、金融和法律等领域，LLMs需要对复杂的事实和逻辑进行准确推理，以避免生成错误或不一致的响应。通过在这些数据集上进行训练和评估，LLMs可以更好地处理复杂的逻辑查询，从而在实际应用中提供更加可靠和一致的回答。

衍生相关工作

这些数据集的引入催生了一系列相关工作，特别是在逻辑一致性评估和改进方面。例如，研究人员提出了基于监督微调的方法，通过在复杂逻辑查询上进行微调，显著提升了LLMs的逻辑一致性。此外，还有工作探讨了如何通过参数高效微调（PEFT）技术来优化微调过程，从而在保持模型性能的同时提高效率。这些衍生工作不仅扩展了LLMs的应用场景，还为未来的研究提供了新的方向，如在自然语言查询中引入逻辑关系，或将逻辑一致性评估扩展到非二元响应的场景。