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Moral Stories是一个众包生成的结构化叙述数据集，描述了在特定情境下个体采取规范或偏离规范的行为及其后果。每个故事由七个句子组成，分别属于以下类别：规范、情境、意图、规范行为、规范后果、偏离行为和偏离后果。数据集支持多任务学习，如常识推理、社会推理、道德推理、文本分类和文本生成等。数据集为英文，主要基于美国英语。

Moral Stories is a crowdsourced structured narrative dataset that describes behaviors that conform to or deviate from social norms and their corresponding consequences in specific scenarios. Each story consists of seven sentences belonging to the following categories: Norm, Context, Intention, Norm-conforming Behavior, Norm-conforming Consequence, Deviant Behavior, and Deviant Consequence. The dataset supports multi-task learning tasks including commonsense reasoning, social reasoning, moral reasoning, text classification, and text generation. The dataset is in English, primarily based on American English.

原始信息汇总

数据集概述

名称: Moral Stories

语言: 英语

许可证: MIT

规模: 10K<n<100K

来源: 原始数据集

多语言性: 单语种

任务类别:

• 多项选择
• 文本生成
• 文本分类
• 常识推理
• 道德推理
• 社会推理

任务ID:

• 多项选择-问答
• 语言建模
• 文本评分

数据集结构

数据实例:

• 每个故事包含七个句子，分为三个部分：
  • 上下文段落
  • 规范路径（规范行动及其后果）
  • 偏离路径（偏离规范的行动及其后果）

数据字段:

• ID: 唯一标识符
• norm: 社会行为的一般指导原则
• situation: 故事背景，介绍参与者及其环境
• intention: 参与者（行动者）想要实现的目标
• moral_action (规范行动): 符合规范的行动
• moral_consequence: 规范行动的可能后果
• immoral_action (偏离行动): 偏离规范的行动
• immoral_consequence: 偏离行动的可能后果
• label: 数据实例标签，用于区分规范与偏离行动或后果

数据集创建

语言创建者: 众包

注释创建者: 无注释

数据集使用

支持任务:

• 常识推理 / 社会推理 / 道德推理: 评估预训练语言模型对符合或不符合社会规范的行动、行动后果及可能的行动动机的推理能力。
• 文本分类: 训练模型区分规范与偏离行动，以及行动后果的合理性。
• 文本生成: 训练模型基于不同范围的上下文生成规范/偏离行动假设及其后果，或解释特定行动选择的规范。

数据集分割

分类任务:

• 规范距离分割
• 词汇偏见分割
• 最小对分割

生成任务:

• 仅使用规范距离分割

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Moral Stories数据集是一个结构化叙事集合，专注于描述符合规范和偏离规范的行为及其意图和后果。数据集支持文本分类、文本生成和多选问答等任务，特别强调道德和社会推理。数据为英文，规模在10万到100万条之间，采用MIT许可证，并包含多种子集和拆分策略以支持不同评估需求。