数据集概述
该数据集是用于本体包含推理（SI）的语言模型探测数据集，基于Schema.org、DOID、FoodOn、GO等真实本体构建，分为原子SI（仅原子概念）和复杂SI（含原子与复杂概念）任务，含多领域多规模的训练/验证/测试数据。
文件详解
- 压缩文件集合（共8个.zip格式文件）：
- schemaorg-atomic-SI.zip：Schema.org本体的原子SI任务数据集
- doid-atomic-SI.zip：DOID本体的原子SI任务数据集
- foodon-atomic-SI.zip：FoodOn本体的原子SI任务数据集
- foodon-complex-SI.zip：FoodOn本体的复杂SI任务数据集
- go-atomic-SI.zip：GO本体的原子SI任务数据集
- go-complex-SI.zip：GO本体的复杂SI任务数据集
- bimnli.zip：MNLI相关的biMNLI数据集
- ontologies.zip：原始本体文件集合
适用场景
- 语言模型知识库能力评估：测试模型对本体包含关系的推理能力
- 本体推理任务研究：分析原子/复杂概念包含推理的模型表现差异
- 多领域知识建模：探究不同规模（如Schema.org小样本、GO大规模）本体对模型推理的影响
- 自然语言推理扩展：研究本体推理任务向NLI范式转化的效果
- 生物医学/食品科学知识应用：基于DOID、FoodOn等领域本体的模型适配研究
