RCODI/neural_dataset

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language:
- en
dataset_info:
features:
- name: Context
dtype: string
- name: Baseline Response
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- name: bot
dtype: string
- name: response
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- name: text similarity
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- name: BLEU score
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- name: ROUGE score
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- name: factual consistency
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- name: LLM response length
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- name: LLM sentiment
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- name: LLM person form
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- name: LLM pronoun
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- name: LLM collective reasoning
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- name: LLM imperative statement
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- name: LLM interim questions
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- name: LLM caring statement
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- name: baseline response length
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- name: baseline sentiment
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- name: baseline person form
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- name: baseline pronoun
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- name: baseline tense
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- name: baseline exclamation
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- name: baseline stimulating dialogue
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- name: baseline acknowledging
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- name: baseline collective reasoning
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- name: baseline imperative statement
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- name: baseline interim questions
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- name: baseline caring statement
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splits:
- name: train
num_bytes: 10702600
num_examples: 2688
download_size: 1714334
dataset_size: 10702600
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
---

语言：
- 英语
数据集信息：
特征：
- 名称：上下文（Context），数据类型：字符串
- 名称：基准回复（Baseline Response），数据类型：字符串
- 名称：机器人（bot），数据类型：字符串
- 名称：回复（response），数据类型：字符串
- 名称：文本相似度（text similarity），数据类型：浮点数
- 名称：BLEU评分（BLEU score），数据类型：浮点数
- 名称：ROUGE评分（ROUGE score），数据类型：浮点数
- 名称：莱文斯坦距离（LEVEN distance），数据类型：浮点数
- 名称：语义相似度（semantic similarity），数据类型：浮点数
- 名称：事实一致性（factual consistency），数据类型：整数
- 名称：大语言模型（Large Language Model）回复长度（LLM response length），数据类型：整数
- 名称：大语言模型情感（LLM sentiment），数据类型：浮点数
- 名称：大语言模型人称形式（LLM person form），数据类型：浮点数
- 名称：大语言模型代词（LLM pronoun），数据类型：浮点数
- 名称：大语言模型时态（LLM tense），数据类型：浮点数
- 名称：大语言模型感叹句（LLM exclamation），数据类型：浮点数
- 名称：大语言模型激励性对话（LLM stimulating dialogue），数据类型：浮点数
- 名称：大语言模型应答确认（LLM acknowledging），数据类型：浮点数
- 名称：大语言模型集体推理（LLM collective reasoning），数据类型：浮点数
- 名称：大语言模型祈使语句（LLM imperative statement），数据类型：浮点数
- 名称：大语言模型中间问题（LLM interim questions），数据类型：浮点数
- 名称：大语言模型关怀语句（LLM caring statement），数据类型：浮点数
- 名称：基准回复长度（baseline response length），数据类型：整数
- 名称：基准回复情感（baseline sentiment），数据类型：浮点数
- 名称：基准回复人称形式（baseline person form），数据类型：浮点数
- 名称：基准回复代词（baseline pronoun），数据类型：浮点数
- 名称：基准回复时态（baseline tense），数据类型：浮点数
- 名称：基准回复感叹句（baseline exclamation），数据类型：浮点数
- 名称：基准回复激励性对话（baseline stimulating dialogue），数据类型：浮点数
- 名称：基准回复应答确认（baseline acknowledging），数据类型：浮点数
- 名称：基准回复集体推理（baseline collective reasoning），数据类型：浮点数
- 名称：基准回复祈使语句（baseline imperative statement），数据类型：浮点数
- 名称：基准回复中间问题（baseline interim questions），数据类型：浮点数
- 名称：基准回复关怀语句（baseline caring statement），数据类型：浮点数
数据集拆分：
- 名称：训练集（train），字节数：10702600，样本数：2688
下载大小：1714334
数据集总大小：10702600
配置项：
- 配置名称：默认（default），数据文件：
- 拆分：训练集（train），路径：data/train-*

原始信息汇总

数据集概述

特征信息

数据集包含以下特征：

• Context: 类型为字符串。
• Baseline Response: 类型为字符串。
• bot: 类型为字符串。
• response: 类型为字符串。
• text similarity: 类型为浮点数。
• BLEU score: 类型为浮点数。
• ROUGE score: 类型为浮点数。
• LEVEN distance: 类型为浮点数。
• semantic similarity: 类型为浮点数。
• factual consistency: 类型为整数。
• LLM response length: 类型为整数。
• LLM sentiment: 类型为浮点数。
• LLM person form: 类型为浮点数。
• LLM pronoun: 类型为浮点数。
• LLM tense: 类型为浮点数。
• LLM exclamation: 类型为浮点数。
• LLM stimulating dialogue: 类型为浮点数。
• LLM acknowledging: 类型为浮点数。
• LLM collective reasoning: 类型为浮点数。
• LLM imperative statement: 类型为浮点数。
• LLM interim questions: 类型为浮点数。
• LLM caring statement: 类型为浮点数。
• baseline response length: 类型为整数。
• baseline sentiment: 类型为浮点数。
• baseline person form: 类型为浮点数。
• baseline pronoun: 类型为浮点数。
• baseline tense: 类型为浮点数。
• baseline exclamation: 类型为浮点数。
• baseline stimulating dialogue: 类型为浮点数。
• baseline acknowledging: 类型为浮点数。
• baseline collective reasoning: 类型为浮点数。
• baseline imperative statement: 类型为浮点数。
• baseline interim questions: 类型为浮点数。
• baseline caring statement: 类型为浮点数。

数据分割

数据集包含以下分割：

• train: 包含2688个样本，占用10702600字节。

数据集大小

• 下载大小: 1714334字节。
• 数据集大小: 10702600字节。

配置信息

• config_name: default
• data_files:
  • split: train
  • path: data/train-*