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license: apache-2.0
task_categories:
- text-generation
language:
- zh
tags:
- reasoning
- chain-of-thought
- math
- science
- translation
- traditional-chinese
size_categories:
- 1K<n<10K
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# Dataset Card for Sky-T1_data_17k-zh-tw

本資料集是 [NovaSky-AI/Sky-T1_data_17k](https://huggingface.co/datasets/NovaSky-AI/Sky-T1_data_17k) 的**台灣繁體中文（zh-TW）翻譯子集**，經多輪清洗與過濾後保留 **5,194 筆**推理對話，涵蓋數學、物理、化學與程式等需要逐步推理的題型。

## Dataset Details

### Dataset Description

Sky-T1 是 NovaSky 團隊用於訓練 Sky-T1-32B 的推理語料。本資料集取其中一部分翻譯為台灣在地用語的繁體中文，並經過數輪格式清理與品質過濾。

- **Curated by:** 黃亮勳（Huang Liang Hsun）
- **Language(s) (NLP):** zh-TW
- **License:** apache-2.0（沿用上游 [NovaSky-AI/Sky-T1_data_17k](https://huggingface.co/datasets/NovaSky-AI/Sky-T1_data_17k) 的授權）

### Dataset Sources

- **Upstream dataset:** [NovaSky-AI/Sky-T1_data_17k](https://huggingface.co/datasets/NovaSky-AI/Sky-T1_data_17k)

## Uses

### Direct Use

- 訓練或微調繁體中文推理模型（chain-of-thought SFT）
- 作為中文推理能力的小規模評估或暖身語料

### Out-of-Scope Use

- 直接作為事實或學術知識來源。推理內容為模型生成且**未經人工查核**

## Dataset Structure

資料以 Parquet 格式存放於 `data/`，共 5,194 筆：

```
data/train-00000-of-00001.parquet
```

可直接載入：

```python
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("lianghsun/Sky-T1_data_17k-zh-tw", split="train")
```

每筆欄位：

| 欄位 | 型別 | 說明 |
|---|---|---|
| `conversations` | `list<struct<from: string, value: string>>` | 翻譯後的對話，`from` 為 `human` 或 `gpt` |

## Dataset Creation

### Curation Rationale

繁體中文的逐步推理語料稀少，且多數中文推理資料集使用中國大陸用語。本資料集以台灣用語為翻譯目標。

### Source Data

#### Data Collection and Processing

1. 自上游 Sky-T1_data_17k 取樣，翻譯為繁體中文（初始 6,020 筆）
2. 翻譯經 [OpenCC](https://github.com/BYVoid/OpenCC) `s2twp` 轉換，統一為台灣正體用字與慣用詞
3. 多輪清洗（`src/modify.py`）：修正格式、標點與中英夾雜的空白，6,020 → 5,365 筆
4. 最終過濾（`src/filter.py`）：移除品質不佳或格式損壞的樣本，5,365 → **5,194 筆**

清洗與過濾的腳本一併收錄於 `src/`，可供重現。

#### Who are the source data producers?

上游資料由 NovaSky-AI 團隊產生；本資料集的翻譯與清洗為自動化流程。

#### Personal and Sensitive Information

內容為數理與科學推理題目，未刻意收集個人資料。

## Bias, Risks, and Limitations

- **翻譯品質未經人工校對**，可能有誤譯、術語不一致，或 LaTeX 在少數樣本中損壞
- **推理內容本身可能是錯的**：上游為模型生成，思考過程與最終答案皆未經驗證
- **規模小**（5,194 筆），單獨使用不足以訓練推理能力，建議與其他語料混合
- 清洗步驟以規則為主，可能誤刪正常樣本，也可能漏掉部分有問題的樣本

### Recommendations

建議使用者抽樣檢查翻譯品質後再投入訓練，並視需求自行加上答案驗證。

## Citation

若使用本資料集，請一併引用上游資料集 [NovaSky-AI/Sky-T1_data_17k](https://huggingface.co/datasets/NovaSky-AI/Sky-T1_data_17k)。

## Dataset Card Contact

透過 Hugging Face 上的 [lianghsun](https://huggingface.co/lianghsun) 聯繫。