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Open Causal Discovery Benchmark (OCDB)|因果发现数据集|大型语言模型数据集
收藏arXiv2024-06-07 更新2024-06-17 收录
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https://anonymous.4open.science/r/OCDB-6B6B
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Open Causal Discovery Benchmark (OCDB) 是由华中科技大学开发的一个基于真实数据的综合性因果发现基准数据集。该数据集旨在通过包含多种类型的真实数据，全面评估因果发现算法的性能，以推动大型语言模型（LLMs）的解释性和可靠性。OCDB 数据集涵盖了广泛的复杂场景和多样化的数据源，支持因果结构和因果效应的差异评估，有助于选择更合适的因果发现方法，从而提高LLMs的解释性和可信度。该数据集的应用领域包括但不限于医疗和金融等高风险领域，旨在解决因果关系理解和决策支持的问题。
提供机构：
华中科技大学
创建时间：
2024-06-07
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
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CE-CSL
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