Dataset Viewer
id
int64 1
160
| sentence_A
stringlengths 6
44
| sentence_B
stringlengths 6
45
| gold_label
stringclasses 1
value |
---|---|---|---|
1 | μμΈμ νκ΅μ μλμ΄λ€. | μμΈμ νκ΅μ μλλΏμ΄λ€. | A |
2 | μ² μκ° μ΄μ μν¬μκ² μ€ κ²μ μ±
μ΄μΌ. | μ² μκ° μ΄μ μ€ κ²μ μν¬μκ² μ±
μ΄μΌ. | A |
3 | ν©μ§μ΄λ μνλ΄μ΄ μ¬κ·μλ κΈ°μμ΄λ€. | ν©μ§μ΄λ μνλ΄μ΄ μ¬κ·μλ κΈ°μλ§μ΄λ€. | A |
4 | λΉλ²ν μΌμ΄λλ μ κ΄΄ μ¬κ±΄μ΄ μ°λ¦¬λ₯Ό μ¬νκ² νλ€. | λΉλ²ν μΌμ΄λλ μ κ΄΄ μ¬κ±΄μ΄ μ°λ¦¬λ₯Ό μ¬νκ² νλ€. | A |
5 | μμ΄κ° μμμ§ μλ€. | μμ΄κ° μμμ§ μκ³ μλ€. | A |
6 | μ² μκ° κ·Έ μ±
μ μ½κΈ°λ μ½μλ€. | μ² μκ° κ·Έ μ±
μ μ½μ§λ μ μ½μλ€. | A |
7 | μ² μκ° μμ΄λ₯Ό λ§λ¬λ€. | μ² μκ° μμ΄κ° λ§λ¬λ€. | A |
8 | μ² μκ° μν¬μκ² μ λ¬Όμ μ¬μ£Όμλ€. | μ² μκ° μν¬μκ² μ λ¬Όμ μμ£Όμλ€. | A |
9 | λλ μ² μμκ² μ λ¬Όμ μ μ¬μ£Όμλ€. | λλ μ² μμκ² μ λ¬Όμ μ¬ μ μ£Όμλ€. | A |
10 | λ°μ μλκ»μ μν¬λ₯Ό λ§λμκΈ°λ λ§λμ
¨λ€. | λ°μ μλκ»μ μν¬λ₯Ό λ§λμ
¨κΈ°λ λ§λλ€. | A |
11 | μ κ΅°μ΄ μμΈμ νκ΄΄νλ€. | μ κ΅°μ΄ μμΈμ νκ΄΄ 1950λ
μ νλ€. | A |
12 | μ‘΄μ΄ λ©λ¦¬λ₯Ό μ’μνλ€. | μ‘΄μ΄ λ©λ¦¬κ° μ’μνλ€. | A |
13 | λ΄κ° κ°λ
ΈλΌ | λ€κ° κ°λ
ΈλΌ | A |
14 | μ² μκ° μνμ μ°κ΅¬νλ€, κ·Έλ¦¬κ³ μ‘΄μ΄ μΈμ΄νμ 곡λΆνλ€. | μ² μκ° μνμ μ°κ΅¬νλ€μ λ―ΌνΈκ° μΈμ΄νμ 곡λΆνλ€. | A |
15 | μ‘΄μ΄ μκΈ°μ ν° μλ€κ³Ό μ°λ€. | μ‘΄μ΄ ν° μκΈ°μ μλ€κ³Ό μ°λ€. | A |
16 | μ‘΄μ΄ μΉ¨λμμ μλ€ | μ‘΄μ΄ μΉ¨λ μλ€ | A |
17 | μ‘΄μ΄ νκ΅μ΄ μ¬μ μ μ¬κ³ λ©λ¦¬κ° μμ΄ μ¬μ μ μλ€. | μ‘΄μ΄ νκ΅μ΄λ₯Ό μ¬κ³ λ©λ¦¬κ° μμ΄ μ¬μ μ μλ€. | A |
18 | μ‘΄μ΄ λ°₯ λ¨Ήμλ€. | μ‘΄μ΄ μ€ν
μ΄ν¬λ₯Ό λ°₯ λ¨Ήμλ€. | A |
19 | μ‘΄μ λ©λ¦¬κ° μ² μλ₯Ό μλ€κ³ λ―Ώλλ€. | μ‘΄μ λ©λ¦¬λ₯Ό μ² μλ₯Ό μλ€κ³ λ―Ώλλ€. | A |
20 | μ‘΄μ λ©λ¦¬κ° μ² μλ₯Ό λ§λ¬λ€κ³ λ―Ώλλ€. | μ‘΄μ λ©λ¦¬λ₯Ό μ² μλ₯Ό λ§λ¬λ€κ³ λ―Ώλλ€. | A |
21 | μ‘΄μ μ λ
μ λ¨Ήκ³ μ€λ€. | μ‘΄μ μ λ
μ λ¨Ήμκ³ μ€λ€. | A |
22 | μ² μκ° μμ΄λ₯Ό λ§λκΈ°λ λ§λ¬λ€. | μ² μκ° μμ΄λ₯Ό λ§λκΈ°λ μ² μκ° μμ΄λ₯Ό λ§λ¬λ€. | A |
23 | μ² μλ μν¬μκ² λ λλΌκ³ λͺ
λ Ήνμλ€. | μ² μλ μν¬μκ² λ λκ³ λΌ λͺ
λ Ήνμλ€. | A |
24 | μ² μκ° λ°₯μ μ λ¨ΉμκΈ°λ μ λ¨Ήμλ€. | μ² μκ° λ°₯μ μ λ¨ΉμκΈ°λ μ νλ€. | A |
25 | μ² μκ° λ°₯μ μ λ¨ΉκΈ°λ νμλ€. | μ² μκ° λ°₯μ μ λ¨ΉκΈ°λ μ νμλ€. | A |
26 | μ² μκ° λ°₯μ λ¨ΉμκΈ°λ λ¨Ήμλ€. | μ² μκ° λ°₯μ λ¨ΉμκΈ°λ λ¨Ήλ€. | A |
27 | μ λΆκ° λ΄λ°°λ₯Ό μμ
μ νλ€. | μ λΆκ° λ΄λ°°λ₯Ό μμ
μμ νλ€. | A |
28 | μ² μκ° μμ΄λ₯Ό λ§λ¬κΈ°λ λ§λ¬λ€. | μ² μκ° μμ΄λ₯Ό λ§λ¬κΈ°λ λ§λλ€. | A |
29 | κ·Έ νμμ μ΄λ»κ² 곡λΆνμ λμ μ μκ° μ μΌ μ’μμ΅λκΉ? | κ·Έ νμμ μ 곡λΆνμ λμ μ μκ° μ μΌ μ’μμ΅λκΉ? | A |
30 | μν¬κ° 건κ°νλ€. | μν¬κ° 건κ°νλ€. | A |
31 | μ¬λλ€μ΄ λ°μλ€. | μ¬λλ€μ΄ λ°μ΄μ§μλ€. | A |
32 | μ² μκ° μνλ₯Ό λ³΄κ³ μμ λ₯Ό νλ€. | μ² μκ° μνλ₯Ό λ³΄κ³ κΈ°λ λ³΄κ³ μμ λ₯Ό νλ€. | A |
33 | λ―Όμκ° μ΄ λμ리μ νμ₯μ΄λ€. | λ―Όμκ° μ΄ λμ리μ κ·Έ νμ₯μ΄λ€. | A |
34 | λ°°μ λΉν κΈ°λΆμ΄λ€. | λ°°μ λΉν κ·Έ κΈ°λΆμ΄λ€. | A |
35 | λ°°μ λΉν κΈ°λΆμ΄λ€. | λ°°μ λΉν μ΄ κΈ°λΆμ΄λ€. | A |
36 | μ² μκ° λ©λ¦¬μ λμ΄λ₯Ό κ·Έλ¦¬κ³ λΉμ΄ μν¬μ λμ΄λ₯Ό μ’μνλ€. | μ² μ λ©λ¦¬μ λμ΄λ₯Ό κ·Έλ¦¬κ³ λΉμ΄ μν¬μ λμ΄λ₯Ό μ’μνλ€. | A |
37 | νμ ν λͺ
μ΄ μμλ€. | νμ ν λͺ
μμλ€. | A |
38 | κ·Έ μ±
μ μΈλκ° μ½λλ€. | κ·Έ μ±
μ μΈλκ° κ·Έκ²μ μ½λλ€. | A |
39 | κ·Έ μ°μ΄ 보μ΄κΈ°λ 보μΈλ€. | κ·Έ μ°μ΄ 보μ΄κΈ°λ λ³Έλ€. | A |
40 | κ·Έ μ±
μ μΈλκ° μ½λλ€. | κ·Έ μ±
μΈλκ° μ½λλ€. | A |
41 | μ무λ μν¬λ₯Ό μ’μνμ§ μλλ€. | μ무 μν¬λ₯Ό μ’μνμ§ μλλ€. | A |
42 | μ² μλ μ€λ λ¬Ό ν μλ μ λ§μ
¨λ€. | μ² μλ μ€λ λ¬Ό ν μλ λ§μ
¨λ€. | A |
43 | μ² μλ μν¬λ₯Ό μ’μνλ€. | μ² μλκ° μν¬λ₯Ό μ’μνλ€. | A |
44 | ν μ¬λλ κ·Έ ν΅μ¬λ‘ λ¬Έμ λ₯Ό μ΄ν΄ν μ μμλ€. | ν μ¬λλ κ·Έ ν΅μ¬λ‘ λ¬Έμ λ₯Ό μ΄ν΄ν μ μμλ€. | A |
45 | μ² μκ° μν¬μκ² λ°μ§λ₯Ό μ£Όμλ€. | μ² μκ° μν¬μκ² λ°μ§λ₯Όλ μ£Όμλ€. | A |
46 | μ‘΄μ΄ λ©λ¦¬μκ²λ μ νλ₯Ό νλ€. | μ‘΄μ΄ λ©λ¦¬λ μ νλ₯Ό νλ€. | A |
47 | μ² μκ° μν¬λ°μ λ§λμ§ μλνλ€. | μ² μκ° μν¬λ₯Όλ°μ λ§λμ§ μλνλ€. | A |
48 | μ² μκ° λꡬμκ² νΈμ§νμλ? | μ² μκ° λꡬ νΈμ§νμλ? | A |
49 | λκ΅¬κ° μ΄κ²Όλκ° μ€μνλ€ | λκ΅¬κ° μ΄κ²Όλκ³ μ€μνλ€ | A |
50 | μν¬κ° μΉ¨μ°©νλ€. | μν¬κ° μΉ¨μ°©νλ€. | A |
51 | μ‘΄μ μ΄λ»κ² μ¬κΈ΄λ€κ³ ? | μ‘΄μ 무μμ μ¬κΈ΄λ€κ³ ? | A |
52 | μ μ΄ λμλ₯Ό μ² μ νκ² νκ΄΄νμλ€. | μ μ΄ λμλ₯Ό μ² μ ν νκ΄΄νμλ€. | A |
53 | μ΄ λΆμ΄ λ΄κ° μ’μνλ κ΅μλμ΄μΌ. | μ΄κ²μ΄ λ΄κ° μ’μνλ κ΅μλμ΄μΌ. | A |
54 | μ μ΄ λμλ₯Ό νκ΄΄νμλ€. | μ μ΄ λμμ νκ΄΄νμλ€. | A |
55 | λ©λ¦¬κ° μ‘΄μ μ«μλλ€. | λ©λ¦¬κ° μ‘΄μ μ«μμ λλ€. | A |
56 | νΌν°λ κ΅μ€μμ 곡λΆνλ€. | νΌν°λ κ΅μ€ 곡λΆνλ€. | A |
57 | μ‘΄μ λ©λ¦¬κ° 무μμ μλμ§ λͺ°λλ€. | μ‘΄μ λ©λ¦¬κ° 무μμ μκ³ λͺ°λλ€. | A |
58 | μν¬κ° λκ΅°κ°μκ² κ·Έ μ±
μ μ£Όμλλ° λꡬμΈμ§ λͺ¨λ₯΄κ² λ€. | μν¬κ° λμμκ² κ·Έ μ±
μ μ£Όμλλ° λꡬμΈμ§ λͺ¨λ₯΄κ² λ€. | A |
59 | κΉ μ μμ΄ κ·Έ λ¨μκ° κΈ°λ€λ¦¬λ μλ
μμ. | κΉ μ μμ΄ κ·Έ λ¨μκ° κΈ°λ€λ¦¬λμ μλ
μμ. | A |
60 | λͺ¨λκ° λ²μ΄λ¦¬μΈ λ― μΉ¨λ¬΅νμ΄μ. | λͺ¨λκ° λ²μ΄λ¦¬μΈ λ―μ 침묡νμ΄μ. | A |
61 | λλ κ·Έμ μ μμ μ°¬μ±μ΄λ€. | λλ κ·Έμ μ μμ μ°¬μ±μ΄λ€. | A |
62 | μ² μκ° κ·Έ μΌμ λ°λνμλ€. | μ² μκ° κ·Έ μΌμμ λ°λνμλ€. | A |
63 | λλ μ² μκ° μλ
μ λ§λ νκΈ°μ μΈ μνμ νΉλ³ν μ’μν΄. | λλ νκΈ°μ μΈ μ² μκ° μλ
μ λ§λ μνμ νΉλ³ν μ’μν΄. | A |
64 | μ² μλ μν¬λ₯Ό μνμ λͺ»νλ€κ³ μκ°νμλ€. | μ² μλ μνμ μν¬λ₯Ό λͺ»νλ€κ³ μκ°νμλ€. | A |
65 | μ κ²μ΄ μ’λ€. | κ²μ΄ μ’λ€. | A |
66 | μ² μκ° μν¬λ₯Ό μ΄μ λ§λ¬λ€. | μ² μκ° μν¬λ₯Ό μ΄μ κ° λ§λ¬λ€. | A |
67 | μ² μκ° μν¬κ° ν볡νλ€κ³ μκ°νλ€. | μ² μκ° μν¬κ°λ₯Ό ν볡νλ€κ³ μκ°νλ€. | A |
68 | κ·Έ μΌμ΄ μ°Έ νλ€κΈ°λ νλ€κ² λ€. | κ·Έ μΌμ΄ νλ€κ² κΈ°λ νλ€κ² λ€. | A |
69 | μλ―Έκ° κ³΅λΆλ₯Ό μ νκΈ°λ νλ€. | μλ―Έκ° κ³΅λΆλ₯Ό μ νκΈ°λ νλ€. | A |
70 | ν μκ° μμ μ‘΄μ΄ νΈμ§λ₯Ό μΌλ€. | ν μκ° μμ μ‘΄μ΄ νΈμ§μΌλ€. | A |
71 | μ² μκ° μ λ¬Όμ λ°μ κ²μ μ΄λ€ μ¬μλ‘λΆν°λ€. | μ² μκ° μ λ¬Όμ λ°μ κ²μ μ΄λ€ μ¬μλ€. | A |
72 | μ‘΄μ΄ λ©λ¦¬λ₯Ό λ§λκΈ°λ νλ€. | μ‘΄μ΄ λ©λ¦¬λ₯Ό λ§λ¬κΈ°λ νλ€. | A |
73 | μμ¬κ° μν¬μκ² λ¨μν κ²μ λͺ
λ Ήνλ€. | μμ¬κ° μν¬μκ² λ¨μν¨μ λͺ
λ Ήνλ€. | A |
74 | μ² μλ§μ΄ λ©λ¦¬λ₯Ό μ¬λνλ€. | μ² μκ°λ§ λ©λ¦¬λ₯Ό μ¬λνλ€. | A |
75 | κ°λ¨μ΄ μ§κ°μ΄ λΉμΈλ€. | κ°λ¨μ΄ μ μ§κ°μ΄ λΉμΈλ€. | A |
76 | μ² μλ μν¬λ₯Ό μΈ λ²μ λλ Έλ€. | μ² μλ μν¬λ₯Ό μΈ λ²μ΄ λλ Έλ€. | A |
77 | μ² μκ° μ‘΄μ λ€ λ²μ λλ Έλ€. | μ² μκ° μ‘΄μ λ€ λ²μ΄ λλ Έλ€. | A |
78 | μ² μκ° λμλ₯Ό μ μ΄λ₯Ό λλ Έλ€. | μ² μκ° λμλ₯Ό μ μ΄μ΄ λλ Έλ€. | A |
79 | λ©λ¦¬κ° μμ£Ό μμκΈ°λ νλ€. | λ©λ¦¬κ° μμκΈ°λ μμ£Ό νλ€. | A |
80 | μ±
μ μ² μκ° μλ€. | μ±
μ μ² μ μλ€. | A |
81 | μ² μκ° μν¬λ₯Ό μ μΈμΌλ‘ κ°μ£Όνλ€. | μ² μκ° μν¬ μ μΈμΌλ‘ κ°μ£Όνλ€. | A |
82 | λλ λκ΅¬κ° μλ μλ€. | λλ λκ΅¬κ° μλ μλ€. | A |
83 | μ² μμκ² λμ΄ μλ€. | μ² μ λμ΄ μλ€. | A |
84 | λꡬλ μ±
μ μλ€. | λꡬλλ μ±
μ μλ€. | A |
85 | κΉ μ μλμ΄ μ€μ
¨λ€. | μμ΄κ° μ€μ
¨λ€. | A |
86 | μμ¦μ μ무λ λνμ κ°λ€. | μμ¦μ μ무 λνμ κ°λ€. | A |
87 | μλ²λκ»μ λ©λ¦¬λ₯Ό λ§λμ
¨λκ° λ³΄λ€. | μλ²λκ»μ λ©λ¦¬λ₯Ό λ§λμ
¨λκ° λ³΄μλ€. | A |
88 | μλ²λμ λ©λ¦¬λ₯Ό κ±±μ μν€μ
¨λ€. | μλ²λμ λ©λ¦¬κ° κ±±μ νμν€μ
¨λ€. | A |
89 | μΈμ΄νμ μ‘΄μ μ’μνλ€. | μΈμ΄ν μ‘΄μ μ’μνλ€. | A |
90 | λ©λ¦¬κ° μ‘΄μ μμΈμμλ λ§λ¬μ΄. | λ©λ¦¬κ° μ‘΄μ μμΈλ λ§λ¬μ΄. | A |
91 | λ©λ¦¬κ° κ·Έλ¦Όμ ν¬λ μ©μΌλ‘λ κ·Έλ Έλ€. | λ©λ¦¬κ° κ·Έλ¦Όμ ν¬λ μ©λ κ·Έλ Έλ€. | A |
92 | μν¬κ° μ¬λνλ κ²μ μ² μμ΄λ€. | μν¬κ° μ¬λνλ κ²μ μ² μλ₯Όμ΄λ€. | A |
93 | κ·Έλ μμ΄λ€μ΄ λμμμμ μμλ€. | κ·Έλ μμ΄λ€μ΄ λμμμλ€μ μμλ€. | A |
94 | κ½μ μ₯λ―Έκ° μμλ€. | κ½μ μ₯λ―Έκ° μμλ€. | A |
95 | μν¬κ° λ¨Έλ¦¬κ° κΈΈλ€. | μν¬κ° κ·Έ λ¨Έλ¦¬κ° κΈΈλ€. | A |
96 | μν¬λ μ°½λ¬Έμ λ¦λλ€. | μν¬λ μ΄μ μ°½λ¬Έμ λ¦λλ€. | A |
97 | κ°μκ° λͺ©μ κ±Έλ Έλ€. | κ°μκ° λͺ©μλ₯Ό κ±Έλ Έλ€. | A |
98 | μλμ΄ μμμ μλλ€. | μλμ΄ μμ μλλ€. | A |
99 | μμ΄κ° λ§λΉμμ λ
Όλ€. | μμ΄κ° λ§λΉ λ
Όλ€. | A |
100 | μ² μκ° μ§μμ λκ³ μλ€. | μ² μκ° μ§μ΄ λκ³ μλ€. | A |
End of preview. Expand
in Data Studio
Kontrast Dataset
- Paper: Evaluating GPTβs Ability to Understand Syntactic Minimal Pairs in Korean
- Authors: Jina Song, Eunbi Cho, Sanghoun Song
- GitHubπΊ
- Kontrast-LikertScale_320sentences
- Kontrast-YesNo_320sentences
This dataset, Kontrast, contains Korean syntactic minimal pairs used to evaluate the syntactic competence of large language models (LLMs), including GPT-3.5, GPT-4, and GPT-4o.
Main Concept
The dataset consists of syntactic minimal pairs, where each pair includes:
- An acceptable sentence
- A less acceptable sentence (due to a syntactic violation)
These pairs help assess whether language models align with native Korean speaker judgments regarding syntactic acceptability.
Data Description
This dataset consists of three subsets based on different experimental tasks:
Forced Choice Task (
ForcedChoice_160pairs.xlsx
)- 160 sentence pairs where one sentence is grammatically more acceptable than the other.
- The model is asked to choose the more acceptable sentence.
- Columns:
id
: Unique identifier for the sentence pair.sentence_A
: The more acceptable sentence.sentence_B
: The less acceptable sentence.gold_label
: Correct answer (eitherA
orB
).
Yes/No Task (
YesNo_320sentences.xlsx
)- 320 individual sentences labeled as acceptable (
μ
) or unacceptable (μλμ€
). - The model is asked to determine whether each sentence is acceptable.
- Columns:
id
: Unique identifier for each sentence.sentence
: The sentence being evaluated.gold_label
: Acceptability judgment (μ
orμλμ€
).
- 320 individual sentences labeled as acceptable (
Likert Scale Task (
LikertScale_320sentences.xlsx
)- 320 individual sentences, each rated based on acceptability judgments by human annotators.
- The model assigns a score between 1 and 5, where:
- 1 = μ ν μμ© λΆκ°λ₯ν¨ (Totally unacceptable)
- 2 = μμ© λΆκ°λ₯ν¨ (Unacceptable)
- 3 = 보ν΅μ (Neutral)
- 4 = μμ© κ°λ₯ν¨ (Acceptable)
- 5 = λ§€μ° μμ© κ°λ₯ν¨ (Very acceptable)
- Columns:
id
: Unique identifier for each sentence.sentence
: The sentence being evaluated.gold_label
: Acceptability judgment (μ λ¬Έ
orλΉλ¬Έ
).
Example Data
Forced Choice Task
ID | Acceptable Sentence (A) | Less Acceptable Sentence (B) | Correct Answer |
---|---|---|---|
1 | μμΈμ νκ΅μ μλμ΄λ€. | μμΈμ νκ΅μ μλλΏμ΄λ€. | A |
2 | μ² μκ° μ΄μ μ€ κ²μ μν¬μκ² μ± μ΄μΌ. | μ² μκ° μ΄μ μν¬μκ² μ€ κ²μ μ± μ΄μΌ. | B |
Yes/No Task
ID | Sentence | Judgment |
---|---|---|
1 | μ² μκ° μ΄μ μν¬μκ² μ€ κ²μ μ± μ΄μΌ. | μ |
2 | λΉλ²ν μΌμ΄λλ μ κ΄΄ μ¬κ±΄μ΄ μ°λ¦¬λ₯Ό μ¬νκ² νλ€. | μλμ€ |
Likert Scale Task
ID | Sentence | Judgment |
---|---|---|
1 | μμΈμ νκ΅μ μλμ΄λ€. | μ λ¬Έ |
2 | μμ΄κ° μμμ§ μκ³ μλ€. | λΉλ¬Έ |
Citation
@article{song2024evaluating,
author = {Jina Song and Eunbi Cho and Sanghoun Song},
title = {Evaluating GPTβs Ability to Understand Syntactic Minimal Pairs in Korean},
journal = {Language and Information},
volume = {28},
number = {3},
pages = {83-109},
year = {2024},
publisher = {The Korean Society for Language and Information}
}
License
TBD
- Downloads last month
- 34