摘要
我们提供了一个数据集，使学习智能体能够构建基于知识图谱的交互叙事世界模型。交互叙事（即文本冒险游戏）是一类部分可观测的环境，其结构类似于长篇谜题或任务，智能体仅通过自然语言文本来感知和与世界互动。每个独立的游戏通常包含数百个地点、角色和物体，每个实体均具有独特的描述，这为研究如何赋予语言驱动型智能体结构化记忆以在复杂环境中有效运作提供了契机。本数据集包含24,198个丰富的自然语言观测与以下内容之间的映射关系：（1）反映世界状态的知识图谱（以地图形式呈现）；（2）可确保引起特定世界状态变化的自然语言动作。训练数据来源于27款涵盖多种类型的游戏，测试集则额外包含9款游戏的7,836个保留实例。此外，我们还提供了基于规则、问答系统以及序列学习方法的基线模型，并对数据集及相应的学习任务进行了深入分析。