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license: apache-2.0
language:
- zh
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# 海龜湯數據集（中文）

本數據集包含中文的海龜湯謎題，用於逆向思維遊戲。

## 數據集簡介

本數據集基於 [Duguce/TurtleBench1.5k](https://huggingface.co/datasets/Duguce/TurtleBench1.5k) 擴展而來，旨在為 **Turtle-soup Game** 提供高質量的推理數據。數據涵蓋多種高難度推理情境，支持 **中文** 與 **英文** 兩種語言，並結合多種擴增方法提升多樣性與邏輯性。

## 數據來源

- 原始數據集來自 Hugging Face，授權於 **Apache License 2.0**。
- 擴增後數據集由翻譯、標註、基準題庫及模型生成數據構成，詳細分布請見下文。

## 數據結構

數據集包含以下字段，每筆數據均完整記錄了一個海龜湯故事的推理情境與答案標籤：

| 屬性名稱     | 描述                                                                 |
|--------------|----------------------------------------------------------------------|
| `id`         | 故事的唯一標識符。                                                   |
| `title`      | 海龜湯故事的標題。                                                   |
| `surface`    | 海龜湯故事的表層信息，即玩家能夠直接獲得的線索。                       |
| `bottom`     | 海龜湯故事的深層背景，即玩家需要推理才能獲知的答案或情境。             |
| `user_guess` | 玩家對故事的假設或猜測。                                             |
| `label`      | 標籤，分為三種類型： `T`：正確的推測、`F`：錯誤的推測、`N`：與問題無關的推測     |


## 數據分布

### 原始數據標籤分布

數據集共包含 **1500 筆**，標籤分布如下：
- **T（True）：46.4%** - 表示該推測為正確的答案。
- **F（False）：42.4%** - 表示該推測為錯誤的答案。
- **N（Irrelevant）：11.2%** - 表示該推測與問題無關。

### 擴增方法與比例

為了提升數據的多樣性和邏輯性，採用了以下擴增方法：
1. **翻譯生成數據（Translation-based Data）：59.0%**
   - 使用翻譯技術，例如將中文翻譯為韓文再翻譯回中文，保證語義邏輯性與內容多樣性。

2. **手動標註（Manual Annotation）：20.0%**
   - 手動生成滿足 N（Irrelevant）條件的資料，平衡標籤分布。

3. **基準題庫（Turtle Benchmark）：15.0%**
   - 專為 Turtle-soup Game 設計的題庫，涵蓋多種高難度推理情境，提供推理能力基準測試。

4. **模型生成數據（Model Augmentation）：6.0%**
   - 通過模型生成初始數據，經人工篩選增強多樣性與覆蓋範圍。


## 數據分割

數據集分為訓練集和測試集，並保證測試集中的故事不會出現在訓練集中：
- **訓練集（Train Dataset）**：8000 筆
- **測試集（Test Dataset）**：2000 筆

## 授權

- 數據集基於 Apache License 2.0 授權，僅供學術研究使用。
- 若使用此數據集，請引用原始資料集：[Duguce/TurtleBench1.5k](https://huggingface.co/datasets/Duguce/TurtleBench1.5k)。