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EconLogicQA是一个严格的基准测试，旨在评估大型语言模型（LLMs）在经济学、商业和供应链管理领域的顺序推理能力。与传统的基准测试不同，EconLogicQA要求模型理解和排序多个相互关联的事件，捕捉复杂的经济逻辑。数据集包含从经济叙事中抽象出的多事件场景，并通过一系列评估方法来衡量LLMs在经济上下文中的顺序推理能力。

EconLogicQA is a rigorous benchmark designed to evaluate the sequential reasoning capabilities of large language models (LLMs) in the fields of economics, business, and supply chain management. Unlike traditional benchmarks, EconLogicQA requires models to comprehend and order multiple interrelated events and capture complex economic logic. The dataset comprises multi-event scenarios abstracted from economic narratives, and employs a series of evaluation methods to measure the sequential reasoning abilities of LLMs in economic contexts.

原始信息汇总

EconLogicQA

数据集概述

EconLogicQA 是一个旨在测试大型语言模型（LLMs）在经济学、商业和供应链管理中顺序推理能力的基准。与传统的基准不同，EconLogicQA 要求模型理解和序列化多个相互关联的事件，捕捉复杂的经济逻辑。该基准包括多事件场景和一套全面的评估，以评估模型在经济环境中的熟练程度。

数据集详情

数据集描述

EconLogicQA 是一个严格的基准，旨在评估大型语言模型（LLMs）在经济学、商业和供应链管理等复杂领域中的顺序推理能力。与预测单个后续事件的传统基准不同，EconLogicQA 提出了一个更具挑战性的任务：要求模型辨别和序列化多个相互关联的事件，捕捉经济逻辑的复杂性。EconLogicQA 包含从经济叙事中抽象出的多事件场景，这些场景需要对时间和逻辑事件关系有细致的理解。通过一套系统的评估，EconLogicQA 有效地衡量了 LLM 在经济环境中处理顺序复杂性的能力。

数据集来源

• 语言(NLP): 英语
• 许可证: CC BY-NC-SA 4.0

数据文件配置

• 默认配置:
  • 训练集: data/train.csv
  • 测试集: data/test.csv
  • 验证集: data/val.csv

引用

BibTeX:

@misc{quan2024econlogicqa, title={EconLogicQA: A Question-Answering Benchmark for Evaluating Large Language Models in Economic Sequential Reasoning}, author={Yinzhu Quan and Zefang Liu}, year={2024}, eprint={2405.07938}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL} }

APA:

Quan, Y., & Liu, Z. (2024). EconLogicQA: A Question-Answering Benchmark for Evaluating Large Language Models in Economic Sequential Reasoning. arXiv preprint arXiv:2405.07938.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在经济学与供应链管理领域，对复杂事件序列的推理能力是评估智能系统认知深度的关键。EconLogicQA数据集的构建，源于对经济叙事中多事件逻辑关系的抽象化需求。研究者从现实经济场景中提炼出蕴含时序与因果关联的叙述，进而设计出需要模型识别并排序多个相互关联事件的问题。该过程通过严谨的标注，将经济逻辑转化为结构化的问答对，最终形成包含训练集、验证集和测试集的完整基准，旨在精准衡量模型对经济序列逻辑的把握能力。

特点

EconLogicQA的显著特征在于其专注于经济、商业及供应链管理中的序列推理挑战。与仅预测单一后续事件的传统基准不同，该数据集要求模型理解并排列多个交织事件的顺序，从而捕捉经济逻辑的内在复杂性。数据集包含从经济叙事中抽象出的多事件场景，这些问题不仅考验模型对事件时序的感知，更强调对逻辑关联的深层解读。通过精心设计的评估体系，它能够系统性地检验大型语言模型在经济语境下处理序列信息的熟练程度。

使用方法

为有效利用EconLogicQA数据集，研究者可将其作为评估大型语言模型在经济序列推理方面性能的基准工具。数据集已按标准划分为训练、验证和测试部分，支持直接加载并进行模型训练或零样本评估。用户可通过Hugging Face平台访问该数据集，依据提供的CSV文件格式读取数据。在使用过程中，应遵循CC BY-NC-SA 4.0许可协议，并参考相关学术论文以深入理解其设计理念与评估指标，从而确保在经济学与自然语言处理的交叉研究中实现严谨、可复现的实验分析。

背景与挑战

背景概述

在人工智能与经济学交叉研究日益深入的背景下，2024年由Yinzhu Quan和Zefang Liu等研究人员共同构建的EconLogicQA数据集应运而生。该数据集旨在系统评估大语言模型在经济学、商业及供应链管理等复杂领域中的序列推理能力。其核心研究问题聚焦于模型对多事件间时序与逻辑关联的深层理解，突破了传统基准仅关注单一事件预测的局限。通过精心设计的问答形式，EconLogicQA为衡量模型在经济语境下的逻辑连贯性与推理精准度提供了重要工具，对推动经济智能分析的发展具有显著影响力。

当前挑战

EconLogicQA致力于解决的领域挑战在于，现有模型往往难以捕捉经济事件中错综复杂的因果链条与动态序列关系。具体而言，经济决策常涉及多步骤、非线性的交互影响，要求模型不仅识别孤立事件，更需整合跨时间维度的逻辑演进。在数据集构建过程中，挑战主要体现在如何从真实经济叙事中抽象出既具代表性又保持逻辑严谨的多事件场景，并确保评估体系能全面覆盖时序推理、因果推断及语境一致性等多重维度，从而构建一个可靠且高效的基准测试平台。

常用场景

经典使用场景

在经济学与商业智能领域，EconLogicQA数据集作为一项专门评估大型语言模型顺序推理能力的基准工具，其经典使用场景聚焦于测试模型对多事件经济叙事的逻辑序列理解。该数据集通过构建源自现实经济情境的复杂事件链，要求模型不仅识别单个事件，还需精确推断事件间的时序与因果关联，从而模拟真实世界中经济决策的动态演变过程。这一设计使得研究者能够系统性地检验模型在经济逻辑推理上的深度与连贯性，为模型性能的精细化评估提供了标准化框架。

实际应用

在实际应用层面，EconLogicQA数据集为开发具备高级经济推理能力的智能系统提供了关键训练与评估资源。例如，在供应链管理优化中，系统可利用该数据集学习预测中断事件的多级连锁反应；在商业决策支持领域，模型能够通过理解市场动态的事件序列，辅助进行风险评估与策略规划。这些应用不仅提升了自动化系统的经济逻辑处理水平，也为金融科技、企业咨询等行业的智能化转型注入了新的技术动力。

衍生相关工作

围绕EconLogicQA数据集，已衍生出一系列聚焦于经济顺序推理的经典研究工作。相关学者基于该基准，深入探索了语言模型在经济事件序列建模、因果推理增强以及领域自适应微调等方面的创新方法。这些工作不仅进一步拓展了数据集的评估维度，还催生了针对经济叙事理解的新型模型架构与训练范式，共同推动了计算经济学与自然语言处理交叉领域的学术进展，为后续研究提供了丰富的理论参照与实践范例。