SeacowX/OpenToM

OpenToM是一个用于评估大语言模型（LLMs）神经心智理论（N-ToM）能力的新基准，包含696个叙事故事和16008个问题。数据集的问题设计为二元或三元分类任务，建议使用宏平均F1分数来评估LLMs的性能。数据集的结构包括两个主要文件：`opentom.json`和`opentom_long.json`，分别包含正常长度和长叙事的问答数据。数据集的生成过程涉及LLMs生成故事，部分故事经过人工修订。数据集的使用仅限于基准测试，不应用于训练或微调。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 任务类别: 问答、文本分类、文本生成
• 语言: 英语
• 名称: OpenToM
• 数据量: 10K<n<100K
• 配置:
  • 默认配置:
    • 文件:
      • opentom.json (Long 分割)
      • opentom_long.json (ExtraLong 分割)

数据集详情

• 包含: 696个叙事，其中596个为正常长度（平均词数：194.3），100个为长叙事（平均词数：491.6）
• 问题数量: 每个叙事跟随23个ToM问题，总计16008个问题
• 问题类型:
  1. Location: 分为粗粒度和细粒度，询问实体位置
  2. Multihop: 基于Location问题的多跳推理，涉及社会常识
  3. Attitude: 测试对角色心理状态的理解

数据集描述

• 策划: KclNLP
• 语言: 英语
• 许可证: Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Public License

数据集结构

• 文件:
  • opentom.json: 包含596个正常长度叙事的13,708个问题
  • opentom_long.json: 包含100个长叙事的2,300个问题
• 问题类型文件:
  • location_cg_fo: 粗粒度位置问题（一阶）
  • location_cg_so: 粗粒度位置问题（二阶）
  • location_fg_fo: 细粒度位置问题（一阶）
  • location_fg_so: 细粒度位置问题（二阶）
  • multihop_fo: 多跳推理问题（一阶）
  • multihop_so: 多跳推理问题（二阶）
  • attitude: 态度问题

数据集创建

• 故事生成: 部分内容源自ToMi数据集

引用

• BibTeX:

  @article{xu2024opentom, title={OpenToM: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Theory-of-Mind Reasoning Capabilities of Large Language Models}, author={Xu, Hainiu and Zhao, Runcong and Zhu, Lixing and Du, Jinhua and He, Yulan}, journal={arXiv preprint arXiv:2402.06044}, year={2024} }