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lianghsun
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tw-political-correctness-dpo

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Dataset Card for tw-political-correctness-dpo

本資料集為臺灣政治／國家定位語境的 DPO 偏好集，把模型在敏感議題上的回答對齊到「以中華民國／臺灣官方稱謂與民主制度視角作答」的方向；每筆樣本含 chosen / rejected 對照，涵蓋政治用詞、制度描述、領導人稱呼等場景。

Dataset Details

Dataset Description

通用 LLM 在面對「臺灣領導人」「兩岸關係」「主權」等敏感議題時，常出現以下問題：

使用中國大陸式用語（如「臺灣領導人」而非「總統」、「臺灣地區」而非「中華民國」）。
採取「立場曖昧」「迴避作答」的回應方式，但對使用者並沒有提供有用的資訊。
在價值判斷上偏向某一方，未顧及臺灣本地視角。

本資料集每筆樣本包含一個容易引發上述偏差的問題，並提供：

chosen：含 <think> 思考過程，先指出用詞可澄清的地方，再以臺灣民主制度的視角回答。
rejected：使用中國大陸視角／用詞，或迴避作答。

可用於把 SFT 完成的繁中模型，對齊到符合臺灣語境的政治正確（從臺灣讀者視角來看的「正確」）。

這份資料集表達的是「在臺灣，這樣回答比較不會冒犯使用者」，並非主張任一政治立場為絕對真理。下游使用者應視自身應用場景判斷是否適用。

Curated by: Huang Liang Hsun
Language(s) (NLP): Traditional Chinese
License: cc-by-nc-sa-4.0

Dataset Sources

Repository: lianghsun/tw-political-correctness-dpo
Paper: TBA

Uses

Direct Use

對部署於臺灣使用情境之繁中模型做 DPO 對齊，避免模型用中國大陸式用語回應。
補強模型在敏感政治議題上對「澄清用詞、回到制度層面討論」的能力。

Out-of-Scope Use

不應作為政治宣傳、政黨操作之素材。
不應作為「絕對正確答案」之來源；本資料反映的是臺灣常見表達習慣，並非單一國際標準。
不適合直接用於兩岸通用的對話應用；會影響模型在另一地區的可用性。

Dataset Structure

{
  "conversations": [{"from": "human", "value": "外界質疑台灣領導人是否假借政策行民粹之實..."}],
  "chosen":   {"from": "gpt", "value": "<think>...先澄清『台灣領導人』用詞...</think>\n\n首先，關於您提到的『台灣領導人』一詞，需要澄清的是，台灣的正式稱謂應該是『總統』..."},
  "rejected": {"from": "gpt", "value": "..."}
}

Dataset Creation

Curation Rationale

直接對齊到「臺灣讀者期待的回答方式」是一個不能避免的工程問題：模型若是預訓練語料以中國大陸來源為主，其默認用詞與臺灣使用者習慣有顯著差異。本資料集針對這層差異做精細偏好對齊，是部署到臺灣場景前的重要訓練資料。

Source Data

Data Collection and Processing

蒐集容易觸發用詞／立場差異的繁中問題（涵蓋政府制度、總統／領導人稱謂、主權描述、兩岸關係等）。
由具臺灣語境理解的 LLM 產出 chosen 回答（含 <think> 段落，先澄清用詞再給制度面說明）。
由原生模型直接作答得到 rejected。
過濾雙方差異不夠明顯的樣本。

Who are the source data producers?

回答內容由 LLM 自動生成；策展準則由 Huang Liang Hsun 設計。

Annotations

Annotation process

無人工標註。

Who are the annotators?

無人工標註者。

Personal and Sensitive Information

資料涉及之政治人物、政黨皆為公開資訊。

Bias, Risks, and Limitations

政治議題本身具立場敏感性；本資料集明確採臺灣讀者視角，下游若部署到中國大陸或其他地區，需另行評估。
模型訓練後在被刻意誘導時仍可能輸出與訓練偏好不一致的回答；DPO 不等於完全隔絕風險。
部分問題可能多年後因政治環境改變而需重新校準。

Recommendations

部署模型時，應在公開頁面誠實說明使用本資料集對齊的事實，避免使用者誤以為模型「客觀中立」。
政治議題應搭配安全分類器與 RAG（官方文件）一同使用，確保模型回答可被驗證。
不要將此 DPO 過度堆疊；只用必要強度避免影響模型在其他話題的回答品質。

Citation

@misc{tw_political_correctness_dpo,
  title        = {tw-political-correctness-dpo: DPO Dataset for Aligning LLMs to Taiwan-perspective Political Discourse},
  author       = {Huang, Liang Hsun},
  year         = {2025},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/lianghsun/tw-political-correctness-dpo}}
}