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* feat(run_eval): add checkpoint resume functionality and update example documentation; - update new bootcamp benchmark dataset * refactor(data_pipeline): optimize data generation pipeline; add multiple preset configurations for data generation * docs: update bootcamp list and add new scripts - Update Fulllist_InternBootcamp.md with new bootcamps and categories - Add new scripts to .gitignore: - examples/pipelines/filter_autogen_configs.py - examples/pipelines/quickgen_data_configs_from_eval_meta.py - Update dependencies in setup.py: - Add scipy and scikit-learn * refactor(internbootcamp): update bootcamp modules and improve error handling - Update import statements in __init__.py files - Add timestamp to target directory name in verl_data_preprocess.py - Improve error handling and scoring logic in bootcamp_judger.py - Remove unnecessary comments and update puzzle descriptions in multiple files
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 归纳推理类型判断\n**定义说明**\nA. *归纳推理：基于部分实例的观察得出结论\n - 例：检查50辆共享单车→所有车辆都完好\nB. Φ归纳推理：基于全部实例的检查得出结论\n - 例：核验所有参会人员→全部完成注册\n\n**题目描述**\n经过全面核查，确认当前游戏类型类别下所有18个注册个体，每一个都符合「互动性高」的标准。\n由此推断：所有游戏类型都具有「互动性高」特征。\n\n**请选择正确的推理类型**\n将答案用[[A]]或[[B]]标记", "ground_truth": {"type": "B", "premise": "经过全面核查，确认当前游戏类型类别下所有18个注册个体，每一个都符合「互动性高」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有游戏类型都具有「互动性高」特征。", "class": "游戏类型", "property": "互动性高", "total": 18, "observed": 18, "question_type": "choice"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 归纳推理类型判断\n**定义说明**\nA. *归纳推理：基于部分实例的观察得出结论\n - 例：检查50辆共享单车→所有车辆都完好\nB. Φ归纳推理：基于全部实例的检查得出结论\n - 例：核验所有参会人员→全部完成注册\n\n**题目描述**\n在蔬菜类别中，研究人员随机选取了16个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「多年生」特征。\n由此推断：所有蔬菜都具有「多年生」特征。\n\n**请选择正确的推理类型**\n将答案用[[A]]或[[B]]标记", "ground_truth": {"type": "A", "premise": "在蔬菜类别中，研究人员随机选取了16个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「多年生」特征。", "conclusion": "由此推断：所有蔬菜都具有「多年生」特征。", "class": "蔬菜", "property": "多年生", "total": 17, "observed": 16, "question_type": "choice"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 逻辑符号化练习\n**符号约定**\n- e_i: 第i个实例\n- P(e_i): 实例具有属性P\n- ∀e∈S: S类的所有实例\n- P(S): 类S整体具有属性P\n\n**题目要求**\n请将以下陈述转换为标准符号表示：\n前提：观察到['e19', 'e7', 'e9']都具有属性P，这些是舞蹈类型类中的部分实例\n结论：所有舞蹈类型类的实例都具有属性P\n\n**格式要求**\n按照[[前提符号];[结论符号]]格式作答\n示例：[[P(e1)∧P(e2);∀e∈S,P(e)]]", "ground_truth": {"type": "A", "premise": "观察到['e19', 'e7', 'e9']都具有属性P，这些是舞蹈类型类中的部分实例", "conclusion": "所有舞蹈类型类的实例都具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12", "e13", "e14", "e15", "e16", "e17", "e18", "e19", "e20"], "sampled": ["e19", "e7", "e9"], "class": "舞蹈类型", "question_type": "symbolic"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 逻辑符号化练习\n**符号约定**\n- e_i: 第i个实例\n- P(e_i): 实例具有属性P\n- ∀e∈S: S类的所有实例\n- P(S): 类S整体具有属性P\n\n**题目要求**\n请将以下陈述转换为标准符号表示：\n前提：每个实例['e1', 'e2', 'e3', 'e4', 'e5']都具有属性P，这些构成灌木类的完整集合\n结论：灌木类整体具有属性P\n\n**格式要求**\n按照[[前提符号];[结论符号]]格式作答\n示例：[[P(e1)∧P(e2);∀e∈S,P(e)]]", "ground_truth": {"type": "B", "premise": "每个实例['e1', 'e2', 'e3', 'e4', 'e5']都具有属性P，这些构成灌木类的完整集合", "conclusion": "灌木类整体具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5"], "sampled": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5"], "class": "灌木", "question_type": "symbolic"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 归纳推理类型判断\n**定义说明**\nA. *归纳推理：基于部分实例的观察得出结论\n - 例：检查50辆共享单车→所有车辆都完好\nB. Φ归纳推理：基于全部实例的检查得出结论\n - 例：核验所有参会人员→全部完成注册\n\n**题目描述**\n在书籍类型类别中，研究人员随机选取了4个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「视觉艺术」特征。\n由此推断：所有书籍类型都具有「视觉艺术」特征。\n\n**请选择正确的推理类型**\n将答案用[[A]]或[[B]]标记", "ground_truth": {"type": "A", "premise": "在书籍类型类别中，研究人员随机选取了4个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「视觉艺术」特征。", "conclusion": "由此推断：所有书籍类型都具有「视觉艺术」特征。", "class": "书籍类型", "property": "视觉艺术", "total": 10, "observed": 4, "question_type": "choice"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 逻辑符号化练习\n**符号约定**\n- e_i: 第i个实例\n- P(e_i): 实例具有属性P\n- ∀e∈S: S类的所有实例\n- P(S): 类S整体具有属性P\n\n**题目要求**\n请将以下陈述转换为标准符号表示：\n前提：观察到['e4', 'e2', 'e1']都具有属性P，这些是蔬菜类中的部分实例\n结论：所有蔬菜类的实例都具有属性P\n\n**格式要求**\n按照[[前提符号];[结论符号]]格式作答\n示例：[[P(e1)∧P(e2);∀e∈S,P(e)]]", "ground_truth": {"type": "A", "premise": "观察到['e4', 'e2', 'e1']都具有属性P，这些是蔬菜类中的部分实例", "conclusion": "所有蔬菜类的实例都具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5"], "sampled": ["e4", "e2", "e1"], "class": "蔬菜", "question_type": "symbolic"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 逻辑符号化练习\n**符号约定**\n- e_i: 第i个实例\n- P(e_i): 实例具有属性P\n- ∀e∈S: S类的所有实例\n- P(S): 类S整体具有属性P\n\n**题目要求**\n请将以下陈述转换为标准符号表示：\n前提：每个实例['e1', 'e2', 'e3', 'e4', 'e5', 'e6', 'e7', 'e8', 'e9', 'e10', 'e11', 'e12']都具有属性P，这些构成开发框架类的完整集合\n结论：开发框架类整体具有属性P\n\n**格式要求**\n按照[[前提符号];[结论符号]]格式作答\n示例：[[P(e1)∧P(e2);∀e∈S,P(e)]]", "ground_truth": {"type": "B", "premise": "每个实例['e1', 'e2', 'e3', 'e4', 'e5', 'e6', 'e7', 'e8', 'e9', 'e10', 'e11', 'e12']都具有属性P，这些构成开发框架类的完整集合", "conclusion": "开发框架类整体具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12"], "sampled": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12"], "class": "开发框架", "question_type": "symbolic"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 归纳推理类型判断\n**定义说明**\nA. *归纳推理：基于部分实例的观察得出结论\n - 例：检查50辆共享单车→所有车辆都完好\nB. Φ归纳推理：基于全部实例的检查得出结论\n - 例：核验所有参会人员→全部完成注册\n\n**题目描述**\n经过全面核查，确认当前软件工具类别下所有9个注册个体，每一个都符合「支持分布式」的标准。\n由此推断：所有软件工具都具有「支持分布式」特征。\n\n**请选择正确的推理类型**\n将答案用[[A]]或[[B]]标记", "ground_truth": {"type": "B", "premise": "经过全面核查，确认当前软件工具类别下所有9个注册个体，每一个都符合「支持分布式」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有软件工具都具有「支持分布式」特征。", "class": "软件工具", "property": "支持分布式", "total": 9, "observed": 9, "question_type": "choice"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 归纳推理类型判断\n**定义说明**\nA. *归纳推理：基于部分实例的观察得出结论\n - 例：检查50辆共享单车→所有车辆都完好\nB. Φ归纳推理：基于全部实例的检查得出结论\n - 例：核验所有参会人员→全部完成注册\n\n**题目描述**\n在操作系统类别中，研究人员随机选取了9个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「安全性高」特征。\n由此推断：所有操作系统都具有「安全性高」特征。\n\n**请选择正确的推理类型**\n将答案用[[A]]或[[B]]标记", "ground_truth": {"type": "A", "premise": "在操作系统类别中，研究人员随机选取了9个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「安全性高」特征。", "conclusion": "由此推断：所有操作系统都具有「安全性高」特征。", "class": "操作系统", "property": "安全性高", "total": 20, "observed": 9, "question_type": "choice"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 逻辑符号化练习\n**符号约定**\n- e_i: 第i个实例\n- P(e_i): 实例具有属性P\n- ∀e∈S: S类的所有实例\n- P(S): 类S整体具有属性P\n\n**题目要求**\n请将以下陈述转换为标准符号表示：\n前提：观察到['e1', 'e8', 'e2']都具有属性P，这些是灌木类中的部分实例\n结论：所有灌木类的实例都具有属性P\n\n**格式要求**\n按照[[前提符号];[结论符号]]格式作答\n示例：[[P(e1)∧P(e2);∀e∈S,P(e)]]", "ground_truth": {"type": "A", "premise": "观察到['e1', 'e8', 'e2']都具有属性P，这些是灌木类中的部分实例", "conclusion": "所有灌木类的实例都具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12", "e13", "e14", "e15"], "sampled": ["e1", "e8", "e2"], "class": "灌木", "question_type": "symbolic"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 归纳推理类型判断\n**定义说明**\nA. *归纳推理：基于部分实例的观察得出结论\n - 例：检查50辆共享单车→所有车辆都完好\nB. Φ归纳推理：基于全部实例的检查得出结论\n - 例：核验所有参会人员→全部完成注册\n\n**题目描述**\n在软件工具类别中，研究人员随机选取了6个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「跨平台」特征。\n由此推断：所有软件工具都具有「跨平台」特征。\n\n**请选择正确的推理类型**\n将答案用[[A]]或[[B]]标记", "ground_truth": {"type": "A", "premise": "在软件工具类别中，研究人员随机选取了6个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「跨平台」特征。", "conclusion": "由此推断：所有软件工具都具有「跨平台」特征。", "class": "软件工具", "property": "跨平台", "total": 15, "observed": 6, "question_type": "choice"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 逻辑符号化练习\n**符号约定**\n- e_i: 第i个实例\n- P(e_i): 实例具有属性P\n- ∀e∈S: S类的所有实例\n- P(S): 类S整体具有属性P\n\n**题目要求**\n请将以下陈述转换为标准符号表示：\n前提：观察到['e5', 'e4', 'e2']都具有属性P，这些是树木类中的部分实例\n结论：所有树木类的实例都具有属性P\n\n**格式要求**\n按照[[前提符号];[结论符号]]格式作答\n示例：[[P(e1)∧P(e2);∀e∈S,P(e)]]", "ground_truth": {"type": "A", "premise": "观察到['e5', 'e4', 'e2']都具有属性P，这些是树木类中的部分实例", "conclusion": "所有树木类的实例都具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8"], "sampled": ["e5", "e4", "e2"], "class": "树木", "question_type": "symbolic"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 逻辑符号化练习\n**符号约定**\n- e_i: 第i个实例\n- P(e_i): 实例具有属性P\n- ∀e∈S: S类的所有实例\n- P(S): 类S整体具有属性P\n\n**题目要求**\n请将以下陈述转换为标准符号表示：\n前提：每个实例['e1', 'e2', 'e3', 'e4', 'e5', 'e6', 'e7', 'e8']都具有属性P，这些构成飞机类的完整集合\n结论：飞机类整体具有属性P\n\n**格式要求**\n按照[[前提符号];[结论符号]]格式作答\n示例：[[P(e1)∧P(e2);∀e∈S,P(e)]]", "ground_truth": {"type": "B", "premise": "每个实例['e1', 'e2', 'e3', 'e4', 'e5', 'e6', 'e7', 'e8']都具有属性P，这些构成飞机类的完整集合", "conclusion": "飞机类整体具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8"], "sampled": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8"], "class": "飞机", "question_type": "symbolic"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 归纳推理类型判断\n**定义说明**\nA. *归纳推理：基于部分实例的观察得出结论\n - 例：检查50辆共享单车→所有车辆都完好\nB. Φ归纳推理：基于全部实例的检查得出结论\n - 例：核验所有参会人员→全部完成注册\n\n**题目描述**\n经过全面核查，确认当前数据库类别下所有18个注册个体，每一个都符合「跨平台」的标准。\n由此推断：所有数据库都具有「跨平台」特征。\n\n**请选择正确的推理类型**\n将答案用[[A]]或[[B]]标记", "ground_truth": {"type": "B", "premise": "经过全面核查，确认当前数据库类别下所有18个注册个体，每一个都符合「跨平台」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有数据库都具有「跨平台」特征。", "class": "数据库", "property": "跨平台", "total": 18, "observed": 18, "question_type": "choice"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 归纳推理类型判断\n**定义说明**\nA. *归纳推理：基于部分实例的观察得出结论\n - 例：检查50辆共享单车→所有车辆都完好\nB. Φ归纳推理：基于全部实例的检查得出结论\n - 例：核验所有参会人员→全部完成注册\n\n**题目描述**\n在游戏类型类别中，研究人员随机选取了4个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「竞争性」特征。\n由此推断：所有游戏类型都具有「竞争性」特征。\n\n**请选择正确的推理类型**\n将答案用[[A]]或[[B]]标记", "ground_truth": {"type": "A", "premise": "在游戏类型类别中，研究人员随机选取了4个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「竞争性」特征。", "conclusion": "由此推断：所有游戏类型都具有「竞争性」特征。", "class": "游戏类型", "property": "竞争性", "total": 9, "observed": 4, "question_type": "choice"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 归纳推理类型判断\n**定义说明**\nA. *归纳推理：基于部分实例的观察得出结论\n - 例：检查50辆共享单车→所有车辆都完好\nB. Φ归纳推理：基于全部实例的检查得出结论\n - 例：核验所有参会人员→全部完成注册\n\n**题目描述**\n在电影类型类别中，研究人员随机选取了8个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「互动性高」特征。\n由此推断：所有电影类型都具有「互动性高」特征。\n\n**请选择正确的推理类型**\n将答案用[[A]]或[[B]]标记", "ground_truth": {"type": "A", "premise": "在电影类型类别中，研究人员随机选取了8个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「互动性高」特征。", "conclusion": "由此推断：所有电影类型都具有「互动性高」特征。", "class": "电影类型", "property": "互动性高", "total": 9, "observed": 8, "question_type": "choice"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 逻辑符号化练习\n**符号约定**\n- e_i: 第i个实例\n- P(e_i): 实例具有属性P\n- ∀e∈S: S类的所有实例\n- P(S): 类S整体具有属性P\n\n**题目要求**\n请将以下陈述转换为标准符号表示：\n前提：观察到['e19', 'e3', 'e13']都具有属性P，这些是舞蹈类型类中的部分实例\n结论：所有舞蹈类型类的实例都具有属性P\n\n**格式要求**\n按照[[前提符号];[结论符号]]格式作答\n示例：[[P(e1)∧P(e2);∀e∈S,P(e)]]", "ground_truth": {"type": "A", "premise": "观察到['e19', 'e3', 'e13']都具有属性P，这些是舞蹈类型类中的部分实例", "conclusion": "所有舞蹈类型类的实例都具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12", "e13", "e14", "e15", "e16", "e17", "e18", "e19"], "sampled": ["e19", "e3", "e13"], "class": "舞蹈类型", "question_type": "symbolic"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 归纳推理类型判断\n**定义说明**\nA. *归纳推理：基于部分实例的观察得出结论\n - 例：检查50辆共享单车→所有车辆都完好\nB. Φ归纳推理：基于全部实例的检查得出结论\n - 例：核验所有参会人员→全部完成注册\n\n**题目描述**\n在舞蹈类型类别中，研究人员随机选取了6个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「叙事性强」特征。\n由此推断：所有舞蹈类型都具有「叙事性强」特征。\n\n**请选择正确的推理类型**\n将答案用[[A]]或[[B]]标记", "ground_truth": {"type": "A", "premise": "在舞蹈类型类别中，研究人员随机选取了6个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「叙事性强」特征。", "conclusion": "由此推断：所有舞蹈类型都具有「叙事性强」特征。", "class": "舞蹈类型", "property": "叙事性强", "total": 10, "observed": 6, "question_type": "choice"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 归纳推理类型判断\n**定义说明**\nA. *归纳推理：基于部分实例的观察得出结论\n - 例：检查50辆共享单车→所有车辆都完好\nB. Φ归纳推理：基于全部实例的检查得出结论\n - 例：核验所有参会人员→全部完成注册\n\n**题目描述**\n经过全面核查，确认当前数据库类别下所有20个注册个体，每一个都符合「社区活跃」的标准。\n由此推断：所有数据库都具有「社区活跃」特征。\n\n**请选择正确的推理类型**\n将答案用[[A]]或[[B]]标记", "ground_truth": {"type": "B", "premise": "经过全面核查，确认当前数据库类别下所有20个注册个体，每一个都符合「社区活跃」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有数据库都具有「社区活跃」特征。", "class": "数据库", "property": "社区活跃", "total": 20, "observed": 20, "question_type": "choice"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 逻辑符号化练习\n**符号约定**\n- e_i: 第i个实例\n- P(e_i): 实例具有属性P\n- ∀e∈S: S类的所有实例\n- P(S): 类S整体具有属性P\n\n**题目要求**\n请将以下陈述转换为标准符号表示：\n前提：观察到['e5', 'e1', 'e3']都具有属性P，这些是草本类中的部分实例\n结论：所有草本类的实例都具有属性P\n\n**格式要求**\n按照[[前提符号];[结论符号]]格式作答\n示例：[[P(e1)∧P(e2);∀e∈S,P(e)]]", "ground_truth": {"type": "A", "premise": "观察到['e5', 'e1', 'e3']都具有属性P，这些是草本类中的部分实例", "conclusion": "所有草本类的实例都具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8"], "sampled": ["e5", "e1", "e3"], "class": "草本", "question_type": "symbolic"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 归纳推理类型判断\n**定义说明**\nA. *归纳推理：基于部分实例的观察得出结论\n - 例：检查50辆共享单车→所有车辆都完好\nB. Φ归纳推理：基于全部实例的检查得出结论\n - 例：核验所有参会人员→全部完成注册\n\n**题目描述**\n经过全面核查，确认当前音乐类型类别下所有17个注册个体，每一个都符合「节奏感强」的标准。\n由此推断：所有音乐类型都具有「节奏感强」特征。\n\n**请选择正确的推理类型**\n将答案用[[A]]或[[B]]标记", "ground_truth": {"type": "B", "premise": "经过全面核查，确认当前音乐类型类别下所有17个注册个体，每一个都符合「节奏感强」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有音乐类型都具有「节奏感强」特征。", "class": "音乐类型", "property": "节奏感强", "total": 17, "observed": 17, "question_type": "choice"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 归纳推理类型判断\n**定义说明**\nA. *归纳推理：基于部分实例的观察得出结论\n - 例：检查50辆共享单车→所有车辆都完好\nB. Φ归纳推理：基于全部实例的检查得出结论\n - 例：核验所有参会人员→全部完成注册\n\n**题目描述**\n经过全面核查，确认当前电影类型类别下所有19个注册个体，每一个都符合「视觉艺术」的标准。\n由此推断：所有电影类型都具有「视觉艺术」特征。\n\n**请选择正确的推理类型**\n将答案用[[A]]或[[B]]标记", "ground_truth": {"type": "B", "premise": "经过全面核查，确认当前电影类型类别下所有19个注册个体，每一个都符合「视觉艺术」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有电影类型都具有「视觉艺术」特征。", "class": "电影类型", "property": "视觉艺术", "total": 19, "observed": 19, "question_type": "choice"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 归纳推理类型判断\n**定义说明**\nA. *归纳推理：基于部分实例的观察得出结论\n - 例：检查50辆共享单车→所有车辆都完好\nB. Φ归纳推理：基于全部实例的检查得出结论\n - 例：核验所有参会人员→全部完成注册\n\n**题目描述**\n经过全面核查，确认当前舞蹈类型类别下所有9个注册个体，每一个都符合「情感表达」的标准。\n由此推断：所有舞蹈类型都具有「情感表达」特征。\n\n**请选择正确的推理类型**\n将答案用[[A]]或[[B]]标记", "ground_truth": {"type": "B", "premise": "经过全面核查，确认当前舞蹈类型类别下所有9个注册个体，每一个都符合「情感表达」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有舞蹈类型都具有「情感表达」特征。", "class": "舞蹈类型", "property": "情感表达", "total": 9, "observed": 9, "question_type": "choice"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 逻辑符号化练习\n**符号约定**\n- e_i: 第i个实例\n- P(e_i): 实例具有属性P\n- ∀e∈S: S类的所有实例\n- P(S): 类S整体具有属性P\n\n**题目要求**\n请将以下陈述转换为标准符号表示：\n前提：观察到['e6', 'e4', 'e8']都具有属性P，这些是卫星类中的部分实例\n结论：所有卫星类的实例都具有属性P\n\n**格式要求**\n按照[[前提符号];[结论符号]]格式作答\n示例：[[P(e1)∧P(e2);∀e∈S,P(e)]]", "ground_truth": {"type": "A", "premise": "观察到['e6', 'e4', 'e8']都具有属性P，这些是卫星类中的部分实例", "conclusion": "所有卫星类的实例都具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8"], "sampled": ["e6", "e4", "e8"], "class": "卫星", "question_type": "symbolic"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 逻辑符号化练习\n**符号约定**\n- e_i: 第i个实例\n- P(e_i): 实例具有属性P\n- ∀e∈S: S类的所有实例\n- P(S): 类S整体具有属性P\n\n**题目要求**\n请将以下陈述转换为标准符号表示：\n前提：每个实例['e1', 'e2', 'e3', 'e4', 'e5', 'e6', 'e7', 'e8', 'e9', 'e10', 'e11', 'e12', 'e13', 'e14']都具有属性P，这些构成数据库类的完整集合\n结论：数据库类整体具有属性P\n\n**格式要求**\n按照[[前提符号];[结论符号]]格式作答\n示例：[[P(e1)∧P(e2);∀e∈S,P(e)]]", "ground_truth": {"type": "B", "premise": "每个实例['e1', 'e2', 'e3', 'e4', 'e5', 'e6', 'e7', 'e8', 'e9', 'e10', 'e11', 'e12', 'e13', 'e14']都具有属性P，这些构成数据库类的完整集合", "conclusion": "数据库类整体具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12", "e13", "e14"], "sampled": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12", "e13", "e14"], "class": "数据库", "question_type": "symbolic"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 逻辑符号化练习\n**符号约定**\n- e_i: 第i个实例\n- P(e_i): 实例具有属性P\n- ∀e∈S: S类的所有实例\n- P(S): 类S整体具有属性P\n\n**题目要求**\n请将以下陈述转换为标准符号表示：\n前提：每个实例['e1', 'e2', 'e3', 'e4', 'e5', 'e6', 'e7', 'e8', 'e9', 'e10', 'e11', 'e12', 'e13', 'e14', 'e15', 'e16', 'e17', 'e18', 'e19']都具有属性P，这些构成植物类的完整集合\n结论：植物类整体具有属性P\n\n**格式要求**\n按照[[前提符号];[结论符号]]格式作答\n示例：[[P(e1)∧P(e2);∀e∈S,P(e)]]", "ground_truth": {"type": "B", "premise": "每个实例['e1', 'e2', 'e3', 'e4', 'e5', 'e6', 'e7', 'e8', 'e9', 'e10', 'e11', 'e12', 'e13', 'e14', 'e15', 'e16', 'e17', 'e18', 'e19']都具有属性P，这些构成植物类的完整集合", "conclusion": "植物类整体具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12", "e13", "e14", "e15", "e16", "e17", "e18", "e19"], "sampled": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12", "e13", "e14", "e15", "e16", "e17", "e18", "e19"], "class": "植物", "question_type": "symbolic"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 逻辑符号化练习\n**符号约定**\n- e_i: 第i个实例\n- P(e_i): 实例具有属性P\n- ∀e∈S: S类的所有实例\n- P(S): 类S整体具有属性P\n\n**题目要求**\n请将以下陈述转换为标准符号表示：\n前提：观察到['e8', 'e10', 'e2']都具有属性P，这些是藤本类中的部分实例\n结论：所有藤本类的实例都具有属性P\n\n**格式要求**\n按照[[前提符号];[结论符号]]格式作答\n示例：[[P(e1)∧P(e2);∀e∈S,P(e)]]", "ground_truth": {"type": "A", "premise": "观察到['e8', 'e10', 'e2']都具有属性P，这些是藤本类中的部分实例", "conclusion": "所有藤本类的实例都具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12", "e13"], "sampled": ["e8", "e10", "e2"], "class": "藤本", "question_type": "symbolic"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 逻辑符号化练习\n**符号约定**\n- e_i: 第i个实例\n- P(e_i): 实例具有属性P\n- ∀e∈S: S类的所有实例\n- P(S): 类S整体具有属性P\n\n**题目要求**\n请将以下陈述转换为标准符号表示：\n前提：观察到['e11', 'e4', 'e13']都具有属性P，这些是摩托车类中的部分实例\n结论：所有摩托车类的实例都具有属性P\n\n**格式要求**\n按照[[前提符号];[结论符号]]格式作答\n示例：[[P(e1)∧P(e2);∀e∈S,P(e)]]", "ground_truth": {"type": "A", "premise": "观察到['e11', 'e4', 'e13']都具有属性P，这些是摩托车类中的部分实例", "conclusion": "所有摩托车类的实例都具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12", "e13"], "sampled": ["e11", "e4", "e13"], "class": "摩托车", "question_type": "symbolic"}}
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{"data_source": "KorLogicEnumerativeInductiveReasoning", "prompt": "## 归纳推理类型判断\n**定义说明**\nA. *归纳推理：基于部分实例的观察得出结论\n - 例：检查50辆共享单车→所有车辆都完好\nB. Φ归纳推理：基于全部实例的检查得出结论\n - 例：核验所有参会人员→全部完成注册\n\n**题目描述**\n在摩托车类别中，研究人员随机选取了11个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「金属材质」特征。\n由此推断：所有摩托车都具有「金属材质」特征。\n\n**请选择正确的推理类型**\n将答案用[[A]]或[[B]]标记", "ground_truth": {"type": "A", "premise": "在摩托车类别中，研究人员随机选取了11个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「金属材质」特征。", "conclusion": "由此推断：所有摩托车都具有「金属材质」特征。", "class": "摩托车", "property": "金属材质", "total": 20, "observed": 11, "question_type": "choice"}}
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