datasets
Training and evaluation data, with the modality, task and licence stated up front. Listed live from the Hugging Face Hub.
WildGuardTestJP
WildGuardTestJP
WildGuardTestJPは、日本語ガードレールモデルの評価データセットです。
本データセットは、元データのWildGuardTestの敵対的性質を維持するように高品質に翻訳されました。
データセット概要
言語: 日本語
総サンプル数: 1,725件
用途: 日本語ガードレールモデル評価
ベースデータセット: WildGuardTest
翻訳プロセス
多段階の翻訳改善戦略を採用しました。
ベース翻訳: 拒否なしの完全なカバレッジを確保するためSeed-X-PPO-7Bモデルを使用
品質改善: 以下の優先順位で高品質な代替翻訳で不良翻訳を置換：
gpt-oss-120b（優先度1）
Qwen2.5-72B-Instruct（優先度2）
gemma-3-27b-it（優先度3）
詳細はテックブログを参照ください。
https://www.sbintuitions.co.jp/blog/entry/2025/09/16/160351
引用… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/sbintuitions/WildGuardTestJP.SBIC_DisagreementThis dataset is processed version of Social Bias Inference Corpus(SBIC) dataset including text, annotator's demographics and the annotation disagreement labels.
Paper: Everyone's Voice Matters: Quantifying Annotation Disagreement Using Demographic Information
Authors: Ruyuan Wan, Jaehyung Kim, Dongyeop Kang
Github repo: https://github.com/minnesotanlp/Quantifying-Annotation-Disagreement
sbic