Data for: Jumping to conclusions in the less-delusion-prone? Preliminary evidence from a more reliable beads task

Mendeley Data2020-02-25 更新2026-04-09 收录

偏见评估

精神疾病研究

数据链接：

https://data.mendeley.com/datasets/dg3gpyn764 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Data set for distractor beads task and PDI.

创建时间：

2020-02-25

shainar/BEAD

偏见评估

自然语言处理

BEADs（跨领域偏见评估）数据集旨在解决识别、量化和减轻语言模型中偏见的关键挑战。该数据集支持多种自然语言处理任务，如文本分类、标记分类和语言生成，便于进行全面的偏见评估研究。数据集采用了混合注释方法，结合了机器学习模型和人工验证，以确保数据的准确性和可靠性。此外，数据集涵盖了多个方面的偏见，如性别、种族、年龄等，并提供了多种配置和分割的数据文件。

Hugging Face2024-07-02 更新400

Filipino CrowS-Pairs 和 Filipino WinoQueer

多语言模型

偏见评估

Filipino CrowS-Pairs 和 Filipino WinoQueer 是用于评估菲律宾语中性别歧视和反同性恋偏见的多语言语言模型基准数据集。该数据集包含7,074条新的挑战对，来源于对英语偏见评估数据集的文化适应过程。数据集的创建过程详细记录了文化适应的挑战和解决方案，旨在为其他低资源语言的类似工作提供指导。该数据集的应用领域主要集中在多语言模型的偏见评估和偏见缓解，特别是在东南亚地

arXiv2024-12-11 更新320

hirundo-io/bbq-disambiguated-refusal-multi-choice

偏见评估

歧义消解

--- dataset_info: features: - name: question dtype: string - name: answer dtype: string - name: category dtype: string splits: - name: train num_bytes: 12388033 num_exa

Hugging Face2026-01-18 更新90

LLM-Bias-Evaluation

视觉语言模型

偏见评估

该数据集由首尔国立大学的研究人员创建，旨在评估大型语言模型（LLM）在事实性问题和具有争议性的问题上的表现，特别是当模型输出可能影响公众观点或强化主导叙事时。数据集包含事实性和争议性问答，涵盖四种语言和问题类型，共计344个样本。数据集分为两个阶段：第一阶段评估LLM在事实性问题上的一致性，第二阶段评估LLM在具有争议性的问题上的表现。该数据集可用于评估LLM在多语言环境下的行为，为未来LLM的部

arXiv2025-06-27 更新320

DSL-13-SRMAP/Telugu-Equity-Evaluation-Corpus_TeEEC

自然语言处理

偏见评估

Telugu语偏见数据集生成工具包，包含用于系统生成Telugu语句子对数据集的词汇资源和脚本，用于评估NLP模型中的性别和宗教偏见。

Hugging Face2025-08-01 更新100