数据集概述
该数据集包含对大语言模型（LLMs）识别可配置系统编译错误能力评估的查询日志文件，数据来源于Albuquerque et al. 2024（SBES-IIER 2024）的相关研究，为分析LLMs在该任务中的表现提供支持。
文件详解
- 文件名称: sheet.css，文件格式: CSS，用于网页样式定义
- 文件名称: Small - Program.html，文件格式: HTML，可能包含小型程序相关的评估数据或结果展示
- 文件名称: Small - SPL.html，文件格式: HTML，可能与小型软件产品线（SPL）的编译错误评估内容相关
- 文件名称: Summary - Small - LPS.html，文件格式: HTML，可能是小型LPS相关评估结果的汇总页面
- 文件名称: Summary - Small - Program.html，文件格式: HTML，可能是小型程序评估结果的汇总页面
数据来源
Albuquerque et al. 2024（SBES-IIER 2024）
适用场景
- 大语言模型能力评估: 分析LLMs在识别可配置系统编译错误任务中的准确性与效率
- 软件工程研究: 探究LLMs辅助软件开发中编译错误检测的可行性
- 可配置系统优化: 基于LLMs的错误识别结果，优化可配置系统的编译流程或错误提示机制
