研究者发布ToMStories心理理论评测数据集
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研究者发布ToMStories心理理论评测数据集
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AI 综述
Melanie Subbiah、Chia-En Jacklyn Tsai 和 Kathleen McKeown 提出并发布 ToMStories 数据集,用于评测语言模型的心理理论推理能力。该数据集包含约 6,000 个合成短叙事片段,每个片段配一道关于角色情绪、恐惧、动机或情感创伤的选择题或开放题。 数据集中的心理状态以三种方式呈现:隐含、明示,或对话与描述相互冲突。
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最新进展10月19日 12:00
ToMStories:用合成叙事评测语言模型的心理理论推理能力报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月19日
- arXiv cs.CLToMStories:用合成叙事评测语言模型的心理理论推理能力
研究者构建了 ToMStories 评测数据集,包含约 6,000 个合成短叙事片段,每个片段配一道关于角色情绪、恐惧、动机或情感创伤的选择题或开放题,心理状态以隐含、明示或对话与描述相冲突三种方式呈现。
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