TIDES 数据集发布：12 团队全学期双语协作记录
josephseering · x · 2026-08-27
KAIST 团队发布了 TIDES 数据集，这是一个用于研究多方社交动态的纵向双语（韩语/英语）数据集，论文入选 COLM 2026。
核心特点：
- 真实场景：追踪 12 个真实学生团队在一个学期内的课程项目协作过程。
- 长周期覆盖：包含 88 场会议、104 份转录文本，共计 75,971 条对话，捕捉角色与关系的演变。
- 自发性角色：根据观察到的行为（如支配性、社交性、任务导向）标注角色，而非固定的师生或亲子关系。
该数据集旨在解决现有对话数据集缺乏真实性、时间跨度短、角色固定化的问题，用于训练和评估模型在多轮对话中的社交动态理解能力。
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