lara-martin/FIREBALL|龙与地下城数据集|自然语言生成数据集

FIREBALL是一个大型众包数据集，记录了在Discord平台上使用自然语言（主要是英语）进行《龙与地下城》（D&D）游戏的玩家数据。数据集通过Avrae机器人记录了游戏状态信息，包含近25,000个独特的游戏会话和153,829个回合，详细记录了玩家的D&D游戏回合信息。该数据集的结构化信息有助于改进自然语言生成（NLG）的质量，并展示了大型语言模型（LLMs）在生成可执行的Avrae命令方面的潜力。

原始信息汇总

数据集卡片：FIREBALL

数据描述

FIREBALL: 一个包含结构化游戏状态信息的Dungeons and Dragons实际游戏数据集

FIREBALL是一个大型的众包数据集，包含人们在Discord上玩Dungeons and Dragons（D&D或DnD）的游戏记录。除了使用自然语言（主要是英语）进行游戏外，玩家还使用了一个名为Avrae的机器人。Avrae允许玩家通过编写命令来跟踪游戏状态，这些命令也被我们收集。该数据集包含近25,000个独特的游戏会话，153,829个回合，以及关于人们D&D游戏回合的详细信息。

DnD回合模式

数据集中的每一行包含每个对话回合的过滤模式。模式包括以下键： json { "speaker_id": 发送命令的用户匿名用户ID。 "before_utterances": 对应三元组中“先前”话语的字符串列表。 "combat_state_before": 命令运行前战斗实例中每个角色的标准化角色状态列表。 "current_actor": （可为空）当前回合角色的标准化角色状态。 "commands_norm": 对应三元组中“命令”部分的字符串列表。 "automation_results": 代表在Avrae引擎中运行动作结果的机械生成的字符串列表。 "caster_after": 运行动作的角色标准化角色状态，可能与当前角色不同。 "targets_after": 被动作目标的角色标准化角色状态列表。 "combat_state_after": 命令运行后战斗实例中每个角色的标准化角色状态列表。 "after_utterances": 对应三元组中“后续”话语的字符串列表。 "utterance_history": 命令运行前的最后5条聊天记录。 "before_idxs": 包含“先前”话语的“消息”事件在原始事件文件中的索引列表。 "before_state_idx": 用于导出“combat_state_before”的“combat_state_update”事件在原始事件文件中的索引。 "command_idxs": 对应“commands_norm”键的“命令”事件的索引。 "after_state_idx": 对应“combat_state_after”键的“combat_state_update”事件的索引。 "after_idxs": 对应“after_utterances”键的“消息”事件的索引。 "embed_idxs": （可为空，与“automation_results”长度相同）对应“automation_results”键中每个结果的富文本结果在Discord上显示给玩家的“消息”事件的索引。 }

所有用户ID和用户名都已通过哈希函数随机化，以保持匿名性。

标准化角色状态

标准化角色状态仅是可用角色信息的一个子集，对应于我们为FIREBALL论文进行的工程实验所使用的信息。有关可用角色信息的完整列表，请参见FIREBALL论文中的表6。 json { "name": 角色的名称。 "hp": 数值和叙述性的生命值（例如“<12/34; 血腥>”）。 "class": 角色的职业和等级，如果适用（例如“战士3”）。 "race": 角色的种族，如果适用（例如“山地矮人”，“成年红龙”）。 "attacks": 角色可用的攻击名称列表。 "spells": 角色可用的法术列表。 "actions": 角色可用的特殊能力列表。 "effects": 角色上的任何临时效果列表（例如“昏迷”）。 "description": 角色的叙述性描述（如果可用）。 "controller_id": 该角色控制者的匿名用户ID。 }

combat_state_before, current_actor, caster_after, targets_after, 和 combat_state_after 使用上述状态格式。

附加信息

引用

bibtex @inproceedings{Zhu2023FIREBALL, title={{FIREBALL: A Dataset of Dungeons and Dragons Actual-Play with Structured Game State Information}}, author={Zhu, Andrew and Aggarwal, Karmanya and Feng, Alexander and Martin, Lara J. and Callison-Burch, Chris}, year={2023}, booktitle={Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)}, month={7}, url={https://aclanthology.org/2023.acl-long.229/}, address={Toronto, Canada}, pages={4171--4193}, publisher={ACL}, doi={10.18653/v1/2023.acl-long.229} }

许可

Creative Commons Attribution 4.0 International License. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/