DylanASHillier/chess_checkmate_images_big_bench
收藏Hugging Face2024-07-03 更新2024-07-06 收录
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资源简介：
这是一个改编自BIG-Bench Checkmate in One Move任务的数据集，旨在测试语言模型在国际象棋标准代数记法（SAN）下的表现。此版本将文本输入替换为棋盘状态的图像。数据集包含3500个游戏，系统性能通过精确匹配准确率来衡量。
This is an adapted version of the BIG-Bench Checkmate in One Move task, designed to probe the ability of language models to play chess in standard algebraic notation (SAN). This version replaces the text input with images of the board state. The dataset includes 3,500 games, and the performance of the system is measured in exact match accuracy.
提供机构：
DylanASHillier
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
BIG-Bench Checkmate In One Move (Images)
描述
该数据集是BIG-Bench Checkmate in One Move任务的改编版本，原始任务由Nitish Keskar (nkeskar@salesforce.com)创建。任务的目标是测试语言模型在标准代数记谱法（SAN）下进行国际象棋游戏的能力。输入是导致下一步棋为将死的一系列棋步。数据集包含3500个游戏，并测量系统的精确匹配准确性。
此版本将文本输入替换为将死前棋盘状态的图像。
特征
- image: 棋盘状态的图像
- target: 下一步棋的代数记谱法表示
- turn: 当前轮到哪一方（白方或黑方）
数据集分割
- train: 包含3500个样本，总大小为82595245字节
任务类别
- image-to-text: 图像到文本的任务
生成代码
数据集的生成代码使用了python chess库和cairosvg库，将PGN文件转换为最终棋盘位置的图像。
