InternBootcamp/examples/data/InternBootcamp_eval/korLogicEnumerativeInductiveReasoning.jsonl

{"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，这些构成操作系统类的完整集合\n结论：操作系统类整体具有属性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，这些构成操作系统类的完整集合", "conclusion": "操作系统类整体具有属性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": "操作系统", "question_type": "symbolic"}}
{"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', 'e12', 'e10']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['e8', 'e12', 'e10']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", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12", "e13", "e14", "e15"], "sampled": ["e8", "e12", "e10"], "class": "蔬菜", "question_type": "symbolic"}}
{"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在火车类别中，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「载人」特征。\n由此推断：所有火车都具有「载人」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": "在火车类别中，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「载人」特征。", "conclusion": "由此推断：所有火车都具有「载人」特征。", "class": "火车", "property": "载人", "total": 14, "observed": 6, "question_type": "choice"}}
{"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，这些构成游戏类型类的完整集合\n结论：游戏类型类整体具有属性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，这些构成游戏类型类的完整集合", "conclusion": "游戏类型类整体具有属性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": "游戏类型", "question_type": "symbolic"}}
{"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，确认当前安全工具类别下所有18个注册个体，每一个都符合「支持分布式」的标准。\n由此推断：所有安全工具都具有「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，确认当前安全工具类别下所有18个注册个体，每一个都符合「支持分布式」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有安全工具都具有「支持分布式」特征。", "class": "安全工具", "property": "支持分布式", "total": 18, "observed": 18, "question_type": "choice"}}
{"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', 'e5', 'e1']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['e4', 'e5', 'e1']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", "e9", "e10", "e11", "e12", "e13"], "sampled": ["e4", "e5", "e1"], "class": "草本", "question_type": "symbolic"}}
{"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在船只类别中，研究人员随机选取了7个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「载人」特征。\n由此推断：所有船只都具有「载人」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": "在船只类别中，研究人员随机选取了7个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「载人」特征。", "conclusion": "由此推断：所有船只都具有「载人」特征。", "class": "船只", "property": "载人", "total": 13, "observed": 7, "question_type": "choice"}}
{"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12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：所有电影类型都具有「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": "在电影类型类别中，研究人员随机选取了12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：所有电影类型都具有「叙事性强」特征。", "class": "电影类型", "property": "叙事性强", "total": 15, "observed": 12, "question_type": "choice"}}
{"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，确认当前摩托车类别下所有20个注册个体，每一个都符合「需要驾驶证」的标准。\n由此推断：所有摩托车都具有「需要驾驶证」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，确认当前摩托车类别下所有20个注册个体，每一个都符合「需要驾驶证」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有摩托车都具有「需要驾驶证」特征。", "class": "摩托车", "property": "需要驾驶证", "total": 20, "observed": 20, "question_type": "choice"}}
{"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在植物类别中，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「绿色」特征。\n由此推断：所有植物都具有「绿色」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": "在植物类别中，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「绿色」特征。", "conclusion": "由此推断：所有植物都具有「绿色」特征。", "class": "植物", "property": "绿色", "total": 10, "observed": 6, "question_type": "choice"}}
{"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', 'e2', 'e4']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['e8', 'e2', 'e4']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": ["e8", "e2", "e4"], "class": "灌木", "question_type": "symbolic"}}
{"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在灌木类别中，研究人员随机选取了14个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「结果」特征。\n由此推断：所有灌木都具有「结果」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": "在灌木类别中，研究人员随机选取了14个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「结果」特征。", "conclusion": "由此推断：所有灌木都具有「结果」特征。", "class": "灌木", "property": "结果", "total": 17, "observed": 14, "question_type": "choice"}}
{"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', 'e12', 'e14']都具有属性P，这些是水果类中的部分实例\n结论：所有水果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', 'e12', 'e14']都具有属性P，这些是水果类中的部分实例", "conclusion": "所有水果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"], "sampled": ["e11", "e12", "e14"], "class": "水果", "question_type": "symbolic"}}
{"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，确认当前飞机类别下所有9个注册个体，每一个都符合「需要驾驶证」的标准。\n由此推断：所有飞机都具有「需要驾驶证」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，确认当前飞机类别下所有9个注册个体，每一个都符合「需要驾驶证」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有飞机都具有「需要驾驶证」特征。", "class": "飞机", "property": "需要驾驶证", "total": 9, "observed": 9, "question_type": "choice"}}
{"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']都具有属性P，这些构成网络协议类的完整集合\n结论：网络协议类整体具有属性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']都具有属性P，这些构成网络协议类的完整集合", "conclusion": "网络协议类整体具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9"], "sampled": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9"], "class": "网络协议", "question_type": "symbolic"}}
{"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在卫星类别中，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「需要燃料」特征。\n由此推断：所有卫星都具有「需要燃料」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": "在卫星类别中，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「需要燃料」特征。", "conclusion": "由此推断：所有卫星都具有「需要燃料」特征。", "class": "卫星", "property": "需要燃料", "total": 5, "observed": 4, "question_type": "choice"}}
{"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在卫星类别中，研究人员随机选取了7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：所有卫星都具有「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": "在卫星类别中，研究人员随机选取了7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：所有卫星都具有「金属材质」特征。", "class": "卫星", "property": "金属材质", "total": 11, "observed": 7, "question_type": "choice"}}
{"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，确认当前网络协议类别下所有17个注册个体，每一个都符合「支持分布式」的标准。\n由此推断：所有网络协议都具有「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，确认当前网络协议类别下所有17个注册个体，每一个都符合「支持分布式」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有网络协议都具有「支持分布式」特征。", "class": "网络协议", "property": "支持分布式", "total": 17, "observed": 17, "question_type": "choice"}}
{"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，确认当前版本控制类别下所有12个注册个体，每一个都符合「跨平台」的标准。\n由此推断：所有版本控制都具有「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，确认当前版本控制类别下所有12个注册个体，每一个都符合「跨平台」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有版本控制都具有「跨平台」特征。", "class": "版本控制", "property": "跨平台", "total": 12, "observed": 12, "question_type": "choice"}}
{"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', 'e8', 'e7']都具有属性P，这些是电影类型类中的部分实例\n结论：所有电影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['e6', 'e8', 'e7']都具有属性P，这些是电影类型类中的部分实例", "conclusion": "所有电影类型类的实例都具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11"], "sampled": ["e6", "e8", "e7"], "class": "电影类型", "question_type": "symbolic"}}
{"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7个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「绿色」特征。\n由此推断：所有蔬菜都具有「绿色」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7个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「绿色」特征。", "conclusion": "由此推断：所有蔬菜都具有「绿色」特征。", "class": "蔬菜", "property": "绿色", "total": 10, "observed": 7, "question_type": "choice"}}
{"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在音乐类型类别中，研究人员随机选取了3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：所有音乐类型都具有「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": "在音乐类型类别中，研究人员随机选取了3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：所有音乐类型都具有「互动性高」特征。", "class": "音乐类型", "property": "互动性高", "total": 11, "observed": 3, "question_type": "choice"}}
{"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，确认当前火车类别下所有12个注册个体，每一个都符合「空气动力学设计」的标准。\n由此推断：所有火车都具有「空气动力学设计」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，确认当前火车类别下所有12个注册个体，每一个都符合「空气动力学设计」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有火车都具有「空气动力学设计」特征。", "class": "火车", "property": "空气动力学设计", "total": 12, "observed": 12, "question_type": "choice"}}
{"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['e3', 'e16', 'e9']都具有属性P，这些是戏剧类型类中的部分实例\n结论：所有戏剧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['e3', 'e16', 'e9']都具有属性P，这些是戏剧类型类中的部分实例", "conclusion": "所有戏剧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"], "sampled": ["e3", "e16", "e9"], "class": "戏剧类型", "question_type": "symbolic"}}
{"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']都具有属性P，这些构成编程语言类的完整集合\n结论：编程语言类整体具有属性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']都具有属性P，这些构成编程语言类的完整集合", "conclusion": "编程语言类整体具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6"], "sampled": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6"], "class": "编程语言", "question_type": "symbolic"}}
{"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']都具有属性P，这些构成编程语言类的完整集合\n结论：编程语言类整体具有属性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']都具有属性P，这些构成编程语言类的完整集合", "conclusion": "编程语言类整体具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9"], "sampled": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9"], "class": "编程语言", "question_type": "symbolic"}}
{"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', 'e9', 'e7']都具有属性P，这些是电影类型类中的部分实例\n结论：所有电影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['e5', 'e9', 'e7']都具有属性P，这些是电影类型类中的部分实例", "conclusion": "所有电影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"], "sampled": ["e5", "e9", "e7"], "class": "电影类型", "question_type": "symbolic"}}
{"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在卡车类别中，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「空气动力学设计」特征。\n由此推断：所有卡车都具有「空气动力学设计」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": "在卡车类别中，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「空气动力学设计」特征。", "conclusion": "由此推断：所有卡车都具有「空气动力学设计」特征。", "class": "卡车", "property": "空气动力学设计", "total": 12, "observed": 11, "question_type": "choice"}}
{"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，确认当前版本控制类别下所有20个注册个体，每一个都符合「支持分布式」的标准。\n由此推断：所有版本控制都具有「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，确认当前版本控制类别下所有20个注册个体，每一个都符合「支持分布式」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有版本控制都具有「支持分布式」特征。", "class": "版本控制", "property": "支持分布式", "total": 20, "observed": 20, "question_type": "choice"}}
{"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在艺术类型类别中，研究人员随机选取了5个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「情感表达」特征。\n由此推断：所有艺术类型都具有「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": "A", "premise": "在艺术类型类别中，研究人员随机选取了5个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「情感表达」特征。", "conclusion": "由此推断：所有艺术类型都具有「情感表达」特征。", "class": "艺术类型", "property": "情感表达", "total": 19, "observed": 5, "question_type": "choice"}}
{"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3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：所有电影类型都具有「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": "在电影类型类别中，研究人员随机选取了3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：所有电影类型都具有「竞争性」特征。", "class": "电影类型", "property": "竞争性", "total": 7, "observed": 3, "question_type": "choice"}}
{"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8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8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": 8, "observed": 8, "question_type": "choice"}}
{"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', 'e3', 'e5']都具有属性P，这些是书籍类型类中的部分实例\n结论：所有书籍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['e1', 'e3', 'e5']都具有属性P，这些是书籍类型类中的部分实例", "conclusion": "所有书籍类型类的实例都具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5"], "sampled": ["e1", "e3", "e5"], "class": "书籍类型", "question_type": "symbolic"}}
{"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在植物类别中，研究人员随机选取了14个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「开花」特征。\n由此推断：所有植物都具有「开花」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": "在植物类别中，研究人员随机选取了14个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「开花」特征。", "conclusion": "由此推断：所有植物都具有「开花」特征。", "class": "植物", "property": "开花", "total": 15, "observed": 14, "question_type": "choice"}}
{"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，确认当前卡车类别下所有5个注册个体，每一个都符合「有轮子」的标准。\n由此推断：所有卡车都具有「有轮子」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，确认当前卡车类别下所有5个注册个体，每一个都符合「有轮子」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有卡车都具有「有轮子」特征。", "class": "卡车", "property": "有轮子", "total": 5, "observed": 5, "question_type": "choice"}}
{"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['e3', 'e6', 'e4']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['e3', 'e6', 'e4']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"], "sampled": ["e3", "e6", "e4"], "class": "草本", "question_type": "symbolic"}}
{"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，这些构成卫星类的完整集合\n结论：卫星类整体具有属性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，这些构成卫星类的完整集合", "conclusion": "卫星类整体具有属性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": "卫星", "question_type": "symbolic"}}
{"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']都具有属性P，这些构成蔬菜类的完整集合\n结论：蔬菜类整体具有属性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']都具有属性P，这些构成蔬菜类的完整集合", "conclusion": "蔬菜类整体具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12", "e13", "e14", "e15", "e16", "e17", "e18"], "sampled": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12", "e13", "e14", "e15", "e16", "e17", "e18"], "class": "蔬菜", "question_type": "symbolic"}}
{"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，这些构成卫星类的完整集合\n结论：卫星类整体具有属性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，这些构成卫星类的完整集合", "conclusion": "卫星类整体具有属性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": "卫星", "question_type": "symbolic"}}
{"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']都具有属性P，这些构成音乐类型类的完整集合\n结论：音乐类型类整体具有属性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']都具有属性P，这些构成音乐类型类的完整集合", "conclusion": "音乐类型类整体具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9"], "sampled": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9"], "class": "音乐类型", "question_type": "symbolic"}}
{"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，确认当前操作系统类别下所有11个注册个体，每一个都符合「安全性高」的标准。\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": "B", "premise": "经过全面核查，确认当前操作系统类别下所有11个注册个体，每一个都符合「安全性高」的标准。", "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": 11, "observed": 11, "question_type": "choice"}}
{"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', 'e6', 'e5']都具有属性P，这些是操作系统类中的部分实例\n结论：所有操作系统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', 'e6', 'e5']都具有属性P，这些是操作系统类中的部分实例", "conclusion": "所有操作系统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": ["e1", "e6", "e5"], "class": "操作系统", "question_type": "symbolic"}}
{"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在火车类别中，研究人员随机选取了3个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「可行驶」特征。\n由此推断：所有火车都具有「可行驶」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": "在火车类别中，研究人员随机选取了3个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「可行驶」特征。", "conclusion": "由此推断：所有火车都具有「可行驶」特征。", "class": "火车", "property": "可行驶", "total": 11, "observed": 3, "question_type": "choice"}}
{"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在数据库类别中，研究人员随机选取了13个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「开源」特征。\n由此推断：所有数据库都具有「开源」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": "在数据库类别中，研究人员随机选取了13个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「开源」特征。", "conclusion": "由此推断：所有数据库都具有「开源」特征。", "class": "数据库", "property": "开源", "total": 17, "observed": 13, "question_type": "choice"}}
{"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['e7', 'e1', 'e10']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['e7', 'e1', 'e10']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", "e9", "e10", "e11", "e12"], "sampled": ["e7", "e1", "e10"], "class": "树木", "question_type": "symbolic"}}
{"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['e3', 'e1', 'e4']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['e3', 'e1', 'e4']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", "e9"], "sampled": ["e3", "e1", "e4"], "class": "树木", "question_type": "symbolic"}}
{"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，确认当前开发框架类别下所有8个注册个体，每一个都符合「跨平台」的标准。\n由此推断：所有开发框架都具有「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，确认当前开发框架类别下所有8个注册个体，每一个都符合「跨平台」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有开发框架都具有「跨平台」特征。", "class": "开发框架", "property": "跨平台", "total": 8, "observed": 8, "question_type": "choice"}}
{"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，确认当前运动类型类别下所有20个注册个体，每一个都符合「互动性高」的标准。\n由此推断：所有运动类型都具有「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，确认当前运动类型类别下所有20个注册个体，每一个都符合「互动性高」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有运动类型都具有「互动性高」特征。", "class": "运动类型", "property": "互动性高", "total": 20, "observed": 20, "question_type": "choice"}}
{"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，确认当前树木类别下所有7个注册个体，每一个都符合「需要水」的标准。\n由此推断：所有树木都具有「需要水」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，确认当前树木类别下所有7个注册个体，每一个都符合「需要水」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有树木都具有「需要水」特征。", "class": "树木", "property": "需要水", "total": 7, "observed": 7, "question_type": "choice"}}
{"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在戏剧类型类别中，研究人员随机选取了5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：所有戏剧类型都具有「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": "在戏剧类型类别中，研究人员随机选取了5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：所有戏剧类型都具有「互动性高」特征。", "class": "戏剧类型", "property": "互动性高", "total": 6, "observed": 5, "question_type": "choice"}}
{"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，确认当前植物类别下所有12个注册个体，每一个都符合「需要阳光」的标准。\n由此推断：所有植物都具有「需要阳光」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，确认当前植物类别下所有12个注册个体，每一个都符合「需要阳光」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有植物都具有「需要阳光」特征。", "class": "植物", "property": "需要阳光", "total": 12, "observed": 12, "question_type": "choice"}}
{"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', 'e5', 'e6']都具有属性P，这些是火车类中的部分实例\n结论：所有火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['e4', 'e5', 'e6']都具有属性P，这些是火车类中的部分实例", "conclusion": "所有火车类的实例都具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7"], "sampled": ["e4", "e5", "e6"], "class": "火车", "question_type": "symbolic"}}
{"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16个注册个体，每一个都符合「安全性高」的标准。\n由此推断：所有数据库都具有「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": "B", "premise": "经过全面核查，确认当前数据库类别下所有16个注册个体，每一个都符合「安全性高」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有数据库都具有「安全性高」特征。", "class": "数据库", "property": "安全性高", "total": 16, "observed": 16, "question_type": "choice"}}
{"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']都具有属性P，这些构成游戏类型类的完整集合\n结论：游戏类型类整体具有属性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']都具有属性P，这些构成游戏类型类的完整集合", "conclusion": "游戏类型类整体具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12", "e13"], "sampled": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12", "e13"], "class": "游戏类型", "question_type": "symbolic"}}
{"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7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：所有游戏类型都具有「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": "在游戏类型类别中，研究人员随机选取了7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：所有游戏类型都具有「叙事性强」特征。", "class": "游戏类型", "property": "叙事性强", "total": 12, "observed": 7, "question_type": "choice"}}
{"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在灌木类别中，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「开花」特征。\n由此推断：所有灌木都具有「开花」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": "在灌木类别中，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「开花」特征。", "conclusion": "由此推断：所有灌木都具有「开花」特征。", "class": "灌木", "property": "开花", "total": 19, "observed": 11, "question_type": "choice"}}
{"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在数据库类别中，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「支持分布式」特征。\n由此推断：所有数据库都具有「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": "A", "premise": "在数据库类别中，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「支持分布式」特征。", "conclusion": "由此推断：所有数据库都具有「支持分布式」特征。", "class": "数据库", "property": "支持分布式", "total": 12, "observed": 6, "question_type": "choice"}}
{"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，这些构成操作系统类的完整集合\n结论：操作系统类整体具有属性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，这些构成操作系统类的完整集合", "conclusion": "操作系统类整体具有属性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": "操作系统", "question_type": "symbolic"}}
{"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17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17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": 19, "observed": 17, "question_type": "choice"}}
{"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在藤本类别中，研究人员随机选取了10个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「结果」特征。\n由此推断：所有藤本都具有「结果」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": "在藤本类别中，研究人员随机选取了10个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「结果」特征。", "conclusion": "由此推断：所有藤本都具有「结果」特征。", "class": "藤本", "property": "结果", "total": 20, "observed": 10, "question_type": "choice"}}
{"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4个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「高效」特征。\n由此推断：所有软件工具都具有「高效」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4个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「高效」特征。", "conclusion": "由此推断：所有软件工具都具有「高效」特征。", "class": "软件工具", "property": "高效", "total": 13, "observed": 4, "question_type": "choice"}}
{"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在飞机类别中，研究人员随机选取了3个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「速度快」特征。\n由此推断：所有飞机都具有「速度快」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": "在飞机类别中，研究人员随机选取了3个不同个体进行观察，发现这些样本均具有「速度快」特征。", "conclusion": "由此推断：所有飞机都具有「速度快」特征。", "class": "飞机", "property": "速度快", "total": 5, "observed": 3, "question_type": "choice"}}
{"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']都具有属性P，这些构成火车类的完整集合\n结论：火车类整体具有属性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']都具有属性P，这些构成火车类的完整集合", "conclusion": "火车类整体具有属性P", "instances": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12", "e13", "e14", "e15", "e16"], "sampled": ["e1", "e2", "e3", "e4", "e5", "e6", "e7", "e8", "e9", "e10", "e11", "e12", "e13", "e14", "e15", "e16"], "class": "火车", "question_type": "symbolic"}}
{"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，确认当前汽车类别下所有8个注册个体，每一个都符合「金属材质」的标准。\n由此推断：所有汽车都具有「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": "B", "premise": "经过全面核查，确认当前汽车类别下所有8个注册个体，每一个都符合「金属材质」的标准。", "conclusion": "由此推断：所有汽车都具有「金属材质」特征。", "class": "汽车", "property": "金属材质", "total": 8, "observed": 8, "question_type": "choice"}}