One-Long-Ass-Genshin-Roleplay|原神数据集|角色扮演对话数据集

数据集包含合成数据和人类数据，主要来源于与《原神》游戏中不同角色的长时间角色扮演对话。这些数据构成了一个连续的长篇故事，适合用于训练模型处理长上下文和连续性，以及群聊场景。数据经过初步清理，尽可能去除了GPT生成痕迹，但可能仍有残留。数据集的完成版本按字母顺序排列，而指导版本按时间顺序排列，推荐使用后者。

原始信息汇总

ERP/RP 数据集

详细信息

• 许可证: Apache 2.0
• 语言: 英语
• 标签: not-for-all-audiences
• 名称: ERP/RP Dataset
• 数据量: 100K<n<1M

描述

该数据集混合了合成数据和人类数据，主要来源于与《原神》不同角色的长时间角色扮演对话。这是一个持续进行的长篇故事，适合用于训练模型处理较长上下文以教授连续性，还包括群聊内容。数据已经过尽可能的清理，去除了大部分GPT痕迹，但可能仍有一些残留。特别感谢@SicariusSicariiStuff进行格式化。

重要提示

• 完成数据按字母顺序排序，而指令数据按时间顺序排序，通常建议使用后者。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集融合了合成数据与人类创作，主要基于《原神》角色扮演的长时间对话记录，采用第三人称视角，涵盖现在时与过去时的叙述。数据经过精心清理，尽可能去除了GPT风格的语言痕迹，但仍可能存在少量残留。数据集由单一长篇故事构成，适合用于训练模型处理长上下文及群体对话场景。

使用方法

使用该数据集时，建议优先选择按时间顺序排列的Instruct部分，以保持故事的连贯性。数据集适用于训练长上下文模型及群体对话生成任务，用户可根据需求调整训练策略。使用时需注意数据集中包含的成人内容，确保应用场景符合相关规范。若用于模型训练，建议在模型页面注明数据来源以尊重作者贡献。

背景与挑战

背景概述

One-Long-Ass-Genshin-Roleplay数据集是一个专注于角色扮演（RP）和扩展角色扮演（ERP）的文本数据集，主要基于《原神》游戏中的角色进行创作。该数据集由个人研究者开发，旨在通过长文本上下文训练模型，提升其在连续性叙事和群聊场景中的表现能力。数据集结合了合成数据与人工创作内容，涵盖了第一人称和第三人称的叙述方式，并包含详细的场景描述。尽管数据集主要面向特定受众，但其在长文本生成和角色扮演领域的应用潜力不可忽视。

当前挑战

该数据集的核心挑战在于如何有效处理长文本的连续性和一致性，尤其是在多角色互动和复杂场景描述中。构建过程中，研究者需要克服数据清洗的难题，例如去除生成式预训练模型（如GPT）的痕迹，以确保数据的自然性和真实性。此外，数据集包含成人内容，这对其应用范围和受众选择提出了限制。如何在保持数据多样性和质量的同时，确保其符合伦理和内容规范，是未来研究的重要方向。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理领域，One-Long-Ass-Genshin-Roleplay数据集主要用于训练和评估模型在长上下文对话中的表现。该数据集包含了一个持续进行的角色扮演故事，涉及多个角色和复杂的对话场景，特别适合用于研究模型在长文本生成和上下文连贯性方面的能力。通过该数据集，研究者可以探索模型如何在长时间跨度内保持对话的一致性和逻辑性。

解决学术问题

该数据集解决了自然语言处理中一个关键问题，即如何在长文本生成中保持上下文的连贯性。传统的对话生成模型往往在处理长对话时容易出现信息丢失或逻辑断裂的问题。通过使用该数据集，研究者可以训练模型在长对话中更好地理解上下文，生成更加连贯和自然的文本。这对于提升对话系统的用户体验具有重要意义。

实际应用

在实际应用中，One-Long-Ass-Genshin-Roleplay数据集可以用于开发更加智能的对话系统，特别是在角色扮演游戏和虚拟助手领域。通过训练模型使用该数据集，开发者可以创建出能够进行长时间、复杂对话的虚拟角色，提升游戏的沉浸感和用户的互动体验。此外，该数据集还可以用于教育领域，帮助学生练习语言表达和对话技巧。

数据集最近研究

最新研究方向

在自然语言处理领域，长文本生成和上下文连贯性一直是研究的热点。One-Long-Ass-Genshin-Roleplay数据集以其独特的长篇角色扮演对话和丰富的上下文信息，为模型训练提供了宝贵的资源。该数据集不仅包含了复杂的角色互动，还涉及了时间线的连续性，这对于提升模型在长文本生成中的表现具有重要意义。近年来，随着生成式预训练模型（如GPT系列）的广泛应用，如何有效处理长文本的连贯性和上下文依赖性成为了研究的焦点。该数据集的引入，为探索模型在长篇对话和复杂场景中的表现提供了新的实验平台，尤其是在多角色互动和长时间跨度的文本生成任务中，展现了其独特的价值。