reasonrank_data_13k

该数据集包含了用于段落重排的查询和文档ID列表，以及推理链信息。数据集由初始列表和经过DeepSeek-R1重排后的最终列表组成，还包括了相关和不相关的文档ID。这些数据可以用于训练段落重排器和检索器。

This dataset contains query and document ID lists for passage reranking, as well as chain-of-thought information. The dataset consists of initial lists and final lists reranked by DeepSeek-R1, and also includes relevant and irrelevant document IDs. This data can be used to train passage rerankers and retrievers.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: ReasonRank训练集（13k）
• 关联论文: ReasonRank: Empowering Passage Ranking with Strong Reasoning Ability
• 数据文件: training_data_all.jsonl

数据集字段说明

1. dataset (str)

   • 数据所属的数据集名称（如"math-qa"）。

2. qid (str)

   • 查询ID，具体内容在id_query/目录中提供。

3. initial_list (List[str])

   • DeepSeek-R1重排序前的初始段落ID列表，每个段落ID的内容在id_doc/目录中提供。

4. final_list (List[str])

   • 经过DeepSeek-R1列表式重排序后的段落ID列表，反映基于推理增强的相关性评分改进后的排序。

5. reasoning (str)

   • DeepSeek-R1执行列表式重排序时输出的逐步推理链。

6. relevant_docids (List[str])

   • DeepSeek-R1挖掘的initial_list中相关段落的ID，其余段落ID为不相关段落。
   • 注意：relevant_docids不一定在final_list中排名靠前，可能源于DeepSeek-R1判断的不一致性。可通过论文提出的自一致性数据过滤技术筛选更高质量数据。

数据示例

json { "dataset": "math-qa", "qid": "math_1001", "initial_list": ["math_test_intermediate_algebra_808", "math_train_intermediate_algebra_1471", ...], "final_list": ["math_test_intermediate_algebra_808", "math_test_intermediate_algebra_1678", ...], "reasoning": "Okay, I need to rank the 20 passages based on their relevance...", "relevant_docids": ["math_test_intermediate_algebra_808", "math_train_intermediate_algebra_1471", "math_train_intermediate_algebra_993"] }

应用场景

1. 训练段落重排序器

   • 利用重排序后的段落列表训练列表式重排序器。

2. 训练段落检索器

   • 使用relevant_docids和其余不相关ID训练段落检索器。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在信息检索领域，高质量排序模型的训练需要精准的标注数据支撑。reasonrank_data_13k数据集源自论文《ReasonRank: Empowering Passage Ranking with Strong Reasoning Ability》的研究成果，通过DeepSeek-R1模型对初始段落列表进行列表式重排序构建而成。该过程不仅记录原始段落ID序列和重排序结果，还完整保留了模型进行相关性判断时生成的逐步推理链，同时标注了初始列表中相关段落的子集。数据构建采用多源异构数据集混合策略，涵盖数学问答等专业领域，并通过自洽性过滤技术提升数据质量。

特点

该数据集的核心价值在于其独特的推理增强特性。每个数据样本包含初始段落序列、重排序结果、推理过程和相关段落标注四维信息，形成完整的排序决策溯源链条。特别值得注意的是，模型生成的推理文本为研究排序决策的可解释性提供了珍贵素材。数据覆盖多个专业领域，其中数学类问题占比显著，展现了处理复杂语义匹配任务的能力。数据规模达13k条，在保证多样性的同时，通过自洽性过滤机制有效控制了噪声干扰。

使用方法

作为推理增强排序研究的基准数据集，reasonrank_data_13k支持两种典型应用场景。基于final_list字段可训练端到端的列表式段落重排序模型，利用推理文本字段能进一步开发可解释性排序系统。relevant_docids与initial_list的对比关系则为训练稠密检索模型提供高质量的正负样本对。使用时应配合原始查询文本和段落内容（分别存储于id_query和id_doc目录），通过qid字段进行关联匹配。对于研究场景，建议参照原论文方案实施自洽性过滤，以提升模型训练的稳定性。

背景与挑战

背景概述

ReasonRank_data_13k数据集由研究团队在2024年提出，旨在提升信息检索中的段落排序能力。该数据集的核心研究问题聚焦于如何通过增强模型的推理能力来优化段落排序效果，从而更精准地匹配用户查询意图。其创新性在于引入了深度推理链机制，通过DeepSeek-R1模型生成逐步推理过程，为传统排序任务注入了新的研究维度。该数据集的发布显著推动了信息检索领域向可解释性和智能化方向发展，为后续基于推理的排序算法研究提供了重要基准。

当前挑战

该数据集面临双重挑战：在领域问题层面，如何准确评估推理增强排序模型的有效性成为关键难题，特别是当模型判断与人工标注出现不一致时，需开发新型评估指标；在构建过程层面，数据质量受限于DeepSeek-R1模型的自我一致性，原始数据中存在推理判断不一致现象，需采用论文提出的自洽过滤技术进行数据清洗。此外，多源数据集（如math-qa）的异构性也给统一的排序标准制定带来挑战。

常用场景

经典使用场景

在信息检索领域，reasonrank_data_13k数据集为研究者提供了一个宝贵的资源，用于探索基于推理能力的段落重排序方法。该数据集通过DeepSeek-R1模型生成的推理链和重排序结果，为研究者提供了一个标准化的评估平台，用于验证不同重排序算法的性能。特别是在处理复杂查询时，推理能力的引入显著提升了段落排序的准确性。

解决学术问题

该数据集解决了信息检索中段落排序的推理能力不足问题。传统的排序方法往往依赖于浅层语义匹配，而reasonrank_data_13k通过引入DeepSeek-R1模型的推理链，为段落排序提供了更深层次的语义理解。这一创新不仅提升了排序的准确性，还为研究者提供了一个新的研究方向，即如何将推理能力融入信息检索系统。

衍生相关工作

reasonrank_data_13k数据集的发布催生了一系列相关研究，特别是在推理增强的信息检索领域。许多研究者基于该数据集提出了新的重排序算法，如结合多步推理的神经网络模型和自一致性数据过滤技术。这些工作不仅扩展了数据集的应用范围，还进一步推动了信息检索领域的技术进步。