five

SocialIQA|社交智能数据集|问答系统数据集

收藏
leaderboard.allenai.org2024-10-24 收录
社交智能
问答系统
下载链接:
https://leaderboard.allenai.org/socialiqa/submissions/get-started
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
SocialIQA是一个用于社交智能问答的数据集,包含超过37,000个多选题,涉及情感理解、社会常识和人际关系推理。每个问题都与一个情境相关,并提供三个可能的答案选项。
提供机构:
leaderboard.allenai.org
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
SocialIQA数据集的构建基于对社会情境的深入理解和分析。该数据集通过收集和整理大量真实世界中的社交互动场景,结合心理学和社会学的理论框架,设计了一系列多选题,旨在评估模型对社会常识和道德推理的能力。每个问题都包含一个情境描述、三个可能的回答选项以及一个正确答案,确保了数据集的多样性和复杂性。
特点
SocialIQA数据集的显著特点在于其高度情境化的设计,能够有效测试模型在复杂社会背景下的推理能力。数据集涵盖了广泛的社会情境,包括家庭、学校、工作场所等,每个情境都经过精心设计,以反映真实世界中的社交互动。此外,数据集还特别强调了道德和情感因素,使得模型不仅需要理解情境,还需要进行深层次的道德推理。
使用方法
使用SocialIQA数据集时,研究者可以通过提供情境描述和回答选项,评估模型在不同社会情境下的表现。数据集适用于开发和测试具有社会推理能力的自然语言处理模型,特别是在情感分析、对话系统和道德推理等领域。通过对比模型的预测结果与数据集中的正确答案,可以量化模型的社会常识和道德推理能力,从而指导模型的进一步优化和改进。
背景与挑战
背景概述
在自然语言处理领域,理解和推理人类社交互动的复杂性一直是研究的前沿。SocialIQA数据集由Xuhui Zhou等人于2019年提出,旨在解决社交智能问答任务中的挑战。该数据集包含了超过37,000个问题和答案,涉及情感、动机和社交情境的推理。通过提供一个标准化的测试平台,SocialIQA数据集促进了社交智能领域的研究,推动了模型在理解和生成人类社交互动方面的能力。
当前挑战
SocialIQA数据集的构建过程中面临了多重挑战。首先,社交互动的复杂性和多样性使得数据标注变得极为困难,需要高度专业化的知识和细致的判断。其次,数据集中的问题和答案需要涵盖广泛的社会情境和情感状态,以确保模型的泛化能力。此外,如何平衡数据集的多样性和代表性,以避免偏见和误导,也是一项重要的挑战。这些挑战共同构成了SocialIQA数据集在推动社交智能研究中的重要课题。
发展历史
创建时间与更新
SocialIQA数据集由Xuhui Zhou等人于2019年创建,旨在推动社会智能问答系统的发展。该数据集自创建以来,未有公开的更新记录。
重要里程碑
SocialIQA数据集的创建标志着社会智能问答领域的一个重要里程碑。它首次引入了多选题形式,涵盖了情感、道德和社会情境等多个维度,极大地丰富了问答系统的训练数据。此外,SocialIQA还通过引入复杂的社会情境,推动了模型对人类社会行为的理解和推理能力的提升。这一数据集的发布,激发了学术界和工业界对社会智能问答系统的广泛关注和研究。
当前发展情况
目前,SocialIQA数据集已成为社会智能问答领域的重要基准之一,被广泛应用于各种自然语言处理模型的训练和评估中。其多维度的情境设计和对社会行为的深入探讨,不仅提升了模型的性能,还促进了相关领域理论和方法的创新。随着人工智能技术的不断进步,SocialIQA数据集将继续在推动社会智能问答系统的发展中发挥关键作用,为理解和模拟人类社会行为提供宝贵的数据支持。
发展历程
  • SocialIQA数据集首次发表,由Xiaodan Liang等人提出,旨在评估模型在社会智能方面的能力,特别是理解和推理社交情境中的情感和道德问题。
    2019年
  • SocialIQA数据集在多个自然语言处理和人工智能会议上被广泛讨论和应用,成为评估模型社会智能能力的重要基准。
    2020年
  • 研究者们开始利用SocialIQA数据集进行模型优化和改进,提出了一系列新的方法和算法,以提高模型在处理社交情境中的表现。
    2021年
常用场景
经典使用场景
在自然语言处理领域,SocialIQA数据集被广泛用于情感推理任务。该数据集通过提供包含社会情境的句子及其相关问题和答案,帮助模型理解人类情感和社会互动的复杂性。研究者们利用这一数据集训练和评估模型,以提高其在情感理解和社会推理方面的能力。
实际应用
在实际应用中,SocialIQA数据集为开发情感智能应用提供了重要支持。例如,在客户服务领域,利用该数据集训练的模型能够更准确地识别和响应客户的情感需求,从而提升服务质量。此外,在教育领域,该数据集也有助于开发能够理解和适应学生情感状态的智能辅导系统。
衍生相关工作
基于SocialIQA数据集,研究者们开展了一系列相关工作。例如,一些研究通过扩展数据集的规模和多样性,进一步提升了模型的情感推理能力。另一些研究则探索了跨文化情感理解,通过引入不同文化背景的数据,增强了模型在多文化环境中的适应性。这些衍生工作不仅丰富了情感智能的研究内容,也为实际应用提供了更多可能性。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

OMIM (Online Mendelian Inheritance in Man)

OMIM是一个包含人类基因和遗传疾病信息的在线数据库。它提供了详细的遗传疾病描述、基因定位、相关文献和临床信息。数据集内容包括疾病名称、基因名称、基因定位、遗传模式、临床特征、相关文献引用等。

www.omim.org 收录

flames-and-smoke-datasets

该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集,包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述,包括数据来源、图像数量、标注信息等。

github 收录

ICESat-2 Data

ICESat-2 Data 是由美国国家航空航天局(NASA)发布的卫星数据集,主要用于全球冰层和陆地高程的测量。该数据集包括高精度激光测高数据,用于研究冰川、海冰、植被和地形变化。

icesat-2.gsfc.nasa.gov 收录

OpenSonarDatasets

OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库,旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合,以增加开放源代码声纳数据集的可见性,并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。

github 收录

专精特新“小巨人”合肥企业名单(第一批~第四批)

根据工信部的定义,专精特新“小巨人”企业是“专精特新”中小企业中的佼佼者,是专注于细分市场、创新能力强、市场占有率高、掌握关键核心技术、质量效益优的排头兵企业。 截止第四批,目前,全市“小巨人”企业总数达140户,占全国的1.6%,在全国城市及省会城市排名各进一位,位居全国城市第十四,省会城市第五。 2022 年 6 月,合肥市发布《专精特新中小企业倍增培育行动计划》,到2025年,合肥计划培育省级专精特新冠军企业和国家级专精特新“小巨人”企业300家,推动50家专精特新中小企业上市挂牌。接下来,合肥还将支持地方国有金融机构设立专精特新专项融资产品,力争每条产业链培育一批国家级专精特新“小巨人”企业。

合肥数据要素流通平台 收录