数据集概述
本数据集包含用于研究“通过设计激发好奇心：基于LLM的编码助手询问澄清问题”的实验数据与模型权重，涵盖用户研究样本文档、分类器训练数据、测试管道数据、合成数据集及训练后的模型权重文件，为编码助手交互机制研究提供支持。
文件详解
- 文档文件：
- Sample of User Study RQ1_ name of user.pdf：PDF格式，用户研究RQ1样本文档
- Sample of User Study RQ2_ name of user.pdf：PDF格式，用户研究RQ2样本文档
- 数据文件：
- classifier_train_dataset.json：JSON格式，分类器训练数据集
- test_pipeline.csv：CSV格式，测试管道数据，含Initial User Prompt（初始用户提示）、Clarification Question（澄清问题）、User follow-up response（用户后续响应）字段
- clarification_module_synth_dataset.json：JSON格式，澄清模块合成数据集
- 归档文件：
- checkpoint-8424.zip：ZIP格式，模型检查点文件
- gemma3-1b-it-ft-new-data.zip：ZIP格式，Gemma3-1B模型微调权重文件
适用场景
- 自然语言处理研究：分析LLM编码助手的澄清问题生成机制
- 用户交互研究：探究编码场景下用户与AI助手的澄清对话模式
- 模型训练应用：基于数据集微调编码助手的澄清问题分类或生成模型
- 人机协作分析：研究澄清交互对编码任务效率的影响
