微软公司发布Table Distortion Dataset数据集,应用在表格问答、鲁棒性评估领域

微软公司本次发布的数据集Table Distortion Dataset,该数据集由微软研究院专家团队构建，旨在评估大语言模型对表格数据语义和结构扭曲的鲁棒性。数据集包含50个经过专家验证的（表格，查询，答案）三元组，平均每表19.1行，包含22种语义扭曲和28种结构扭曲变体。数据来源包括WikiTQ的改编文件和人工合成表格，主要应用于表格问答任务，用于研究模型在扭曲表格下的错误检测与校正能力，揭示当前模型在理解非规范表格数据时的系统性缺陷。

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