成均馆大学发布GraSD数据集,应用在语义推理、自然语言处理领域

成均馆大学本次发布的数据集GraSD,GraSD（Graded Scalar Diversity）是由成均馆大学构建的语义推理数据集，专注于量化标量词的语用强度差异。该数据集整合了来自四项研究的121个<弱项，强项>标量词对，并通过GPT-4o基于理论约束生成上下文实例，最终扩展为12.1万条句子数据。其构建过程采用理论驱动的数据增强策略，确保在多样化语境中保持标量含义的稳定性。该数据集主要用于评估大语言模型对人类分级语用推理的模拟能力，为解决模型在语义隐含推理中缺乏词汇敏感性的问题提供基准。

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