偏见生成文本分析数据集Bias-GeneratedTextAnalysis-adityayayaya
数据来源：互联网公开数据
标签：文本生成, 偏见分析, 语言模型, 负面情绪, 文本分类, 机器学习, 伦理研究, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自GPT-Neo语言模型生成的文本，记录了模型在不同偏见提示下的输出结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为生成文本的快照。
地理范围：数据未限定地理范围，文本内容涉及全球性话题。
数据维度：数据集包括“text”（提示词）和“generated_response”（模型生成的文本）两个字段，用于分析模型输出文本的偏见倾向。
数据格式：CSV格式，包含多个csv文件，文件名中包含生成文本所针对的偏见类型，例如“toxigen”（毒性）、“BOLD”（大胆的）、“anthropicHH”（Anthropic Human Harmful）、“bbq”（BBQ偏见）、“truthfulQA”（真实性问答）、“CALM”（冷静）等。
来源信息：数据来源于GPT-Neo语言模型，通过特定的提示词生成，旨在研究模型在不同情境下的文本生成表现。该数据集适合用于分析模型在不同偏见提示下的文本生成结果。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、人工智能伦理、社会学等领域的学术研究，如偏见检测、文本生成模型的伦理评估、负面情绪识别等。
行业应用：可为人工智能产品开发提供数据支持，例如内容审核系统、聊天机器人、文本生成工具等，用于提升模型的公平性和安全性。
决策支持：支持对人工智能技术的风险评估与管理，帮助制定负责任的人工智能开发策略。
教育和培训：作为人工智能伦理、自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解模型偏见及相关伦理问题。
此数据集特别适合用于探索语言模型生成文本中的偏见模式，评估模型对不同类型偏见的敏感度，并帮助改进模型的生成质量和伦理表现。
