奥尔堡大学 发布 MultiHal 数据集, 应用在 知识图谱、自然语言处理 领域

奥尔堡大学 本次发布的数据集 MultiHal, MultiHal是一个基于知识图谱的多语言多跳数据集，用于评估大型语言模型（LLM）的幻觉。该数据集由奥尔堡大学计算机科学系的研究团队创建，旨在解决LLM输出中存在的事实不一致性问题，即幻觉。MultiHal数据集包含来自Wikidata的知识图谱路径，以及来自7个基础问答数据集的问题和答案，涵盖了多种语言。数据集创建过程中，研究人员从开放领域的知识图谱中挖掘了14万个KG路径，并通过LLM作为法官的方法筛选出高质量的2.59万个路径。MultiHal数据集适用于图基幻觉缓解和事实核查任务，有望推动未来研究的发展。

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