BoolQ-Indic#

概述#

BoolQ-Indic 是将 BoolQ 是/否阅读理解基准测试翻译为 10 种印度语言及英语的版本,用于评估多语言段落理解能力。

任务描述#

  • 任务类型:多语言是/否阅读理解

  • 输入:一段文章 + 一个用 11 种语言之一提出的是/否问题

  • 输出YesNo

  • 语言:孟加拉语、英语、古吉拉特语、印地语、卡纳达语、马拉雅拉姆语、马拉地语、奥里亚语、旁遮普语、泰米尔语、泰卢固语

评估说明#

  • 默认配置使用 0-shot 评估(验证集)

  • 使用 subset_list 来评估特定语言(例如 ['hi', 'ta']),或使用 limit 限制样本数量 —— 默认完整运行包含全部 11 种语言共 35,970 个样本

  • 设置 few_shot_num > 0 可启用少样本提示;示例从 train 划分中抽取

  • 所有语言均包含在单一数据集配置中;此适配器根据 language 字段重新格式化数据

属性#

属性

基准测试名称

indic_boolq

数据集ID

sarvamai/boolq-indic

论文

N/A

标签

MCQ, MultiLingual, ReadingComprehension

指标

accuracy

默认样本数

0-shot

评估划分

validation

训练划分

train

数据统计#

指标

总样本数

35,970

提示词长度(平均)

822.66 字符

提示词长度(最小/最大)

275 / 5035 字符

各子集统计数据:

子集

样本数

提示词平均长度

提示词最小长度

提示词最大长度

bn

3,270

801.95

294

2308

en

3,270

814.26

292

5035

gu

3,270

793.37

283

2105

hi

3,270

818.47

297

3078

kn

3,270

833.99

275

2920

ml

3,270

869.99

294

3558

mr

3,270

806.68

289

2593

or

3,270

787.68

306

1482

pa

3,270

804.93

295

1975

ta

3,270

904.01

297

3570

te

3,270

813.95

284

3312

样例示例#

子集: bn

{
  "input": [
    {
      "id": "0f04f0f7",
      "content": "Answer the following multiple choice question. The entire content of your response should be of the following format: 'ANSWER: [LETTER]' (without quotes) where [LETTER] is one of A,B.\n\nসকল জৈববস্তুই কমপক্ষে এই ধাপগুলোর মধ্য দিয়ে যায়: এগুলো চা ... [TRUNCATED 1099 chars] ...  বার্কলেতে  ছয়টি পৃথক গবেষণা বিশ্লেষণ করার পর, একটি গবেষণায় উপসংহারে আসা গেছে যে, ভুট্টা থেকে ইথানল উৎপাদনে পেট্রোলিয়ামের ব্যবহার গ্যাসোলিন উৎপাদনের তুলনায় অনেক কম।\n\nQuestion: ইথানল উৎপাদনের চেয়ে  তৈরিতে কি বেশি শক্তি লাগে??\n\nA) Yes\nB) No"
    }
  ],
  "choices": [
    "Yes",
    "No"
  ],
  "target": "B",
  "id": 0,
  "group_id": 0,
  "subset_key": "bn",
  "metadata": {
    "language": "Bengali"
  }
}

注:部分内容为显示目的已截断。

提示模板#

提示模板:

Answer the following multiple choice question. The entire content of your response should be of the following format: 'ANSWER: [LETTER]' (without quotes) where [LETTER] is one of {letters}.

{question}

{choices}

使用方法#

使用 CLI#

evalscope eval \
    --model YOUR_MODEL \
    --api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
    --api-key EMPTY_TOKEN \
    --datasets indic_boolq \
    --limit 10  # 正式评估时请删除此行

使用 Python#

from evalscope import run_task
from evalscope.config import TaskConfig

task_cfg = TaskConfig(
    model='YOUR_MODEL',
    api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL',
    api_key='EMPTY_TOKEN',
    datasets=['indic_boolq'],
    dataset_args={
        'indic_boolq': {
            # subset_list: ['bn', 'en', 'gu']  # 可选,用于评估特定子集
        }
    },
    limit=10,  # 正式评估时请删除此行
)

run_task(task_cfg=task_cfg)