sileod/mindgames
收藏资源简介：
--- language: - en license: apache-2.0 multilinguality: - monolingual task_categories: - text-classification task_ids: - natural-language-inference - multi-input-text-classification tags: - theory of mind - tom - Logical-Reasoning - Modal-Logic - Reasoning - Logics - Logic - nli - model-checking - natural language inference dataset_info: features: - name: premise dtype: string - name: smcdel_problem dtype: string - name: n_announcements dtype: int64 - name: pbcheck dtype: string - name: hypothesis dtype: string - name: setup dtype: string - name: hypothesis_depth dtype: int64 - name: n_agents dtype: int64 - name: label dtype: string - name: names sequence: string - name: index dtype: int64 - name: s-l dtype: string - name: deberta_pred dtype: int64 - name: deberta_confidence dtype: float64 - name: difficulty dtype: float64 splits: - name: train num_bytes: 8702021 num_examples: 11174 - name: validation num_bytes: 2904084 num_examples: 3725 - name: test num_bytes: 2909341 num_examples: 3725 download_size: 2989857 dataset_size: 14515446 configs: - config_name: default data_files: - split: train path: data/train-* - split: validation path: data/validation-* - split: test path: data/test-* --- Mindgame dataset Code: https://github.com/sileod/llm-theory-of-mind Article (Accepted at EMNLP 2023 Findings): https://arxiv.org/abs/2305.03353 ``` @article{sileo2023mindgames, title={MindGames: Targeting Theory of Mind in Large Language Models with Dynamic Epistemic Modal Logic}, author={Sileo, Damien and Lernould, Antoine}, journal={arXiv preprint arXiv:2305.03353}, year={2023} } ```
语言： - 英语（en） 许可证：Apache-2.0 多语言属性： - 单语言 任务类别： - 文本分类 任务子类型： - 自然语言推理（natural-language-inference） - 多输入文本分类 标签： - 心理理论（theory of mind，ToM） - ToM - 逻辑推理（Logical-Reasoning） - 模态逻辑（Modal-Logic） - 推理（Reasoning） - 逻辑学（Logics） - 逻辑（Logic） - NLI（nli） - 模型检验（model-checking） - 自然语言推理（natural language inference） 数据集信息： 特征： - 名称：前提（premise），数据类型：字符串型 - 名称：smcdel_problem（smcdel问题），数据类型：字符串型 - 名称：n_announcements（公告数），数据类型：整型 - 名称：pbcheck，数据类型：字符串型 - 名称：hypothesis（假设），数据类型：字符串型 - 名称：setup（场景设定），数据类型：字符串型 - 名称：hypothesis_depth（假设深度），数据类型：整型 - 名称：n_agents（智能体数），数据类型：整型 - 名称：label（标签），数据类型：字符串型 - 名称：names（名称列表），数据类型：字符串序列型 - 名称：index（索引），数据类型：整型 - 名称：s-l，数据类型：字符串型 - 名称：deberta_pred（DeBERTa预测结果），数据类型：整型 - 名称：deberta_confidence（DeBERTa置信度），数据类型：浮点型 - 名称：difficulty（难度），数据类型：浮点型 数据集划分： - 名称：训练集（train），字节数：8702021，样本数：11174 - 名称：验证集（validation），字节数：2904084，样本数：3725 - 名称：测试集（test），字节数：2909341，样本数：3725 下载大小：2989857字节 数据集总大小：14515446字节 配置项： - 配置名称：默认（default），数据文件： - 训练集：对应路径data/train-* - 验证集：对应路径data/validation-* - 测试集：对应路径data/test-* 心理游戏（MindGames）数据集 代码仓库：https://github.com/sileod/llm-theory-of-mind 已被EMNLP 2023发现论文（Findings of EMNLP 2023）接收的学术论文：https://arxiv.org/abs/2305.03353 引用格式： @article{sileo2023mindgames, title={MindGames: Targeting Theory of Mind in Large Language Models with Dynamic Epistemic Modal Logic}, author={Sileo, Damien and Lernould, Antoine}, journal={arXiv preprint arXiv:2305.03353}, year={2023} }
数据集概述
基本信息
- 语言: 英语
- 许可证: Apache-2.0
- 多语言性: 单语
- 任务类别: 文本分类
- 任务ID:
- 自然语言推理
- 多输入文本分类
- 标签:
- 理论思维
- 逻辑推理
- 模态逻辑
- 推理
- 逻辑
- 自然语言推理
- 模型检查
数据集特征
- premise: 字符串
- smcdel_problem: 字符串
- n_announcements: 整数
- pbcheck: 字符串
- hypothesis: 字符串
- setup: 字符串
- hypothesis_depth: 整数
- n_agents: 整数
- label: 字符串
- names: 字符串序列
- index: 整数
- s-l: 字符串
- deberta_pred: 整数
- deberta_confidence: 浮点数
- difficulty: 浮点数
数据集分割
- 训练集:
- 字节数: 8702021
- 示例数: 11174
- 验证集:
- 字节数: 2904084
- 示例数: 3725
- 测试集:
- 字节数: 2909341
- 示例数: 3725
数据集大小
- 下载大小: 2989857
- 数据集大小: 14515446
配置
- 默认配置:
- 训练数据路径: data/train-*
- 验证数据路径: data/validation-*
- 测试数据路径: data/test-*
