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license: apache-2.0
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# 海龜湯數據集(中文)
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本數據集包含中文的海龜湯謎題,用於逆向思維遊戲。
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## 數據集簡介
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本數據集基於 [Duguce/TurtleBench1.5k](https://huggingface.co/datasets/Duguce/TurtleBench1.5k) 擴展而來,旨在為 **Turtle-soup Game** 提供高質量的推理數據。數據涵蓋多種高難度推理情境,支持 **中文** 與 **英文** 兩種語言,並結合多種擴增方法提升多樣性與邏輯性。
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## 數據來源
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- 原始數據集來自 Hugging Face,授權於 **Apache License 2.0**。
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- 擴增後數據集由翻譯、標註、基準題庫及模型生成數據構成,詳細分布請見下文。
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## 數據結構
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數據集包含以下字段,每筆數據均完整記錄了一個海龜湯故事的推理情境與答案標籤:
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| 屬性名稱 | 描述 |
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|--------------|----------------------------------------------------------------------|
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| `id` | 故事的唯一標識符。 |
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| `title` | 海龜湯故事的標題。 |
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| `surface` | 海龜湯故事的表層信息,即玩家能夠直接獲得的線索。 |
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| `bottom` | 海龜湯故事的深層背景,即玩家需要推理才能獲知的答案或情境。 |
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| `user_guess` | 玩家對故事的假設或猜測。 |
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| `label` | 標籤,分為三種類型: `T`:正確的推測、`F`:錯誤的推測、`N`:與問題無關的推測 |
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## 數據分布
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### 原始數據標籤分布
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數據集共包含 **1500 筆**,標籤分布如下:
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- **T(True):46.4%** - 表示該推測為正確的答案。
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- **F(False):42.4%** - 表示該推測為錯誤的答案。
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- **N(Irrelevant):11.2%** - 表示該推測與問題無關。
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### 擴增方法與比例
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為了提升數據的多樣性和邏輯性,採用了以下擴增方法:
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1. **翻譯生成數據(Translation-based Data):59.0%**
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- 使用翻譯技術,例如將中文翻譯為韓文再翻譯回中文,保證語義邏輯性與內容多樣性。
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2. **手動標註(Manual Annotation):20.0%**
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- 手動生成滿足 N(Irrelevant)條件的資料,平衡標籤分布。
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3. **基準題庫(Turtle Benchmark):15.0%**
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- 專為 Turtle-soup Game 設計的題庫,涵蓋多種高難度推理情境,提供推理能力基準測試。
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4. **模型生成數據(Model Augmentation):6.0%**
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- 通過模型生成初始數據,經人工篩選增強多樣性與覆蓋範圍。
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## 數據分割
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數據集分為訓練集和測試集,並保證測試集中的故事不會出現在訓練集中:
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- **訓練集(Train Dataset)**:8000 筆
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- **測試集(Test Dataset)**:2000 筆
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## 授權
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- 數據集基於 Apache License 2.0 授權,僅供學術研究使用。
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- 若使用此數據集,請引用原始資料集:[Duguce/TurtleBench1.5k](https://huggingface.co/datasets/Duguce/TurtleBench1.5k)。
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