我々は、インタラクティブな物語（テキストアドベンチャーゲーム）の世界を知識グラフに基づく世界モデルとして構築できる学習エージェントの構築を可能にするデータセットを提供する。インタラクティブな物語とは、部分的に観測可能な環境として構成された長編のパズルやクエストであり、エージェントは純粋に自然言語によるテキストを通じて世界を知覚し、相互作用する。各ゲームは通常、数百もの場所、登場人物、物体を含み、それぞれが独自の記述を持つため、言語ベースのエージェントがこのような世界で効果的に動作するための構造化された記憶を備えるという問題を研究する機会を提供する。本データセットは、豊かな自然言語による観測と以下の2つの要素との間の24,198のマッピングを提供する：(1) 世界状態を地図形式で反映する知識グラフ；(2) その特定の世界状態に変化を引き起こすことが保証された自然言語による行動。トレーニングデータは複数のジャンルにまたがる27のゲームから収集されており、テストセットにはさらに9つのゲームにおける7,836件のホールドアウトインスタンスを含む。また、ルールベース、質問応答、シーケンス学習アプローチを用いたベースラインモデルを提供するとともに、データと対応する学習タスクに関する分析も併せて提供する。