发布 Knowledge Graph-based False Premise Questions (KG-FPQ) 数据集, 应用在 知识图谱、自然语言处理 领域

本次发布的数据集 Knowledge Graph-based False Premise Questions (KG-FPQ), 该数据集名为KG-FPQ，包含了大约17.8万个由知识图谱中提取的真实三元组生成的虚假前提问题，旨在评估大型语言模型在面对事实性幻觉时的脆弱性。该数据集跨越了三个知识领域和六个混淆度级别，用于评估各种大型语言模型的表现。规模上，该数据集包含了大约17.8万个虚假前提问题，并适用于判别性和生成性任务。

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