SciCUEval: A Comprehensive Dataset for Evaluating Scientific Context Understanding in Large Language Models

📄 arXiv: 2505.15094v1 📥 PDF

作者: Jing Yu, Yuqi Tang, Kehua Feng, Mingyang Rao, Lei Liang, Zhiqiang Zhang, Mengshu Sun, Wen Zhang, Qiang Zhang, Keyan Ding, Huajun Chen

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-21

备注: 25 pages, 4 figures

💡 一句话要点

SciCUEval：构建综合数据集，评估大语言模型在科学领域的上下文理解能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 科学领域 上下文理解 基准数据集 多模态数据

📋 核心要点

  1. 现有基准测试主要集中在通用领域，无法充分评估LLM在复杂科学数据中的上下文理解能力。
  2. SciCUEval数据集通过整合多种数据模态，并设计针对性任务，全面评估LLM在科学领域的上下文理解能力。
  3. 通过对SOTA LLM在SciCUEval上的评估，论文深入分析了它们在科学上下文理解方面的优缺点，为未来研究提供指导。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在上下文理解和推理方面表现出令人印象深刻的能力。然而，由于现有基准主要集中在通用领域，未能捕捉到科学数据的复杂性，因此评估它们在不同科学领域的性能仍有待探索。为了弥合这一差距，我们构建了SciCUEval，这是一个全面的基准数据集，专门用于评估LLMs的科学上下文理解能力。它包含十个特定领域的子数据集，涵盖生物学、化学、物理学、生物医学和材料科学，整合了包括结构化表格、知识图谱和非结构化文本在内的多种数据模态。SciCUEval通过各种问题形式系统地评估了四个核心能力：相关信息识别、信息缺失检测、多源信息整合和上下文感知推理。我们对SciCUEval上的最先进LLMs进行了广泛的评估，提供了对其在科学上下文理解方面的优势和局限性的细粒度分析，并为科学领域LLMs的未来发展提供了宝贵的见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在通用领域的上下文理解能力已经取得了显著进展，但是在科学领域的应用仍然面临挑战。现有的评估基准主要集中在通用领域，无法充分捕捉科学数据的复杂性和多样性，例如结构化表格、知识图谱和非结构化文本的混合使用。因此，需要一个专门针对科学领域的上下文理解能力评估基准。

核心思路：论文的核心思路是构建一个综合性的基准数据集SciCUEval，该数据集涵盖多个科学领域，并包含多种数据模态，以全面评估大语言模型在科学领域的上下文理解能力。通过设计不同的任务和问题形式，可以系统地评估模型在相关信息识别、信息缺失检测、多源信息整合和上下文感知推理等方面的能力。

技术框架：SciCUEval数据集包含十个特定领域的子数据集，涵盖生物学、化学、物理学、生物医学和材料科学。每个子数据集都包含多种数据模态，例如结构化表格、知识图谱和非结构化文本。评估过程包括四个核心能力：相关信息识别、信息缺失检测、多源信息整合和上下文感知推理。通过设计不同的问题形式，例如选择题、填空题和开放式问题，来评估模型在这些能力上的表现。

关键创新：SciCUEval的关键创新在于其综合性和多样性。它不仅涵盖了多个科学领域，还包含了多种数据模态，从而能够更全面地评估大语言模型在科学领域的上下文理解能力。此外，SciCUEval还设计了针对性的任务和问题形式，以评估模型在不同方面的能力。

关键设计：SciCUEval的关键设计包括：(1) 数据集的构建过程，需要仔细选择和整合来自不同来源的数据，并进行清洗和预处理；(2) 任务的设计，需要确保任务能够有效地评估模型在不同方面的能力，并且具有一定的难度；(3) 评估指标的选择，需要选择合适的评估指标来衡量模型在不同任务上的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在SciCUEval数据集上对多个最先进的大语言模型进行评估，发现这些模型在科学上下文理解方面存在一定的局限性。例如，在处理多源信息整合和上下文感知推理等任务时，模型的性能仍然有待提高。这些评估结果为未来科学领域大语言模型的发展提供了重要的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更强大的科学领域大语言模型，辅助科研人员进行文献检索、数据分析和科学发现。例如，可以利用这些模型从海量科学文献中提取关键信息，整合不同来源的数据，并进行科学推理，从而加速科学研究的进程。此外，该数据集也可以用于评估和比较不同大语言模型在科学领域的性能。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown impressive capabilities in contextual understanding and reasoning. However, evaluating their performance across diverse scientific domains remains underexplored, as existing benchmarks primarily focus on general domains and fail to capture the intricate complexity of scientific data. To bridge this gap, we construct SciCUEval, a comprehensive benchmark dataset tailored to assess the scientific context understanding capability of LLMs. It comprises ten domain-specific sub-datasets spanning biology, chemistry, physics, biomedicine, and materials science, integrating diverse data modalities including structured tables, knowledge graphs, and unstructured texts. SciCUEval systematically evaluates four core competencies: Relevant information identification, Information-absence detection, Multi-source information integration, and Context-aware inference, through a variety of question formats. We conduct extensive evaluations of state-of-the-art LLMs on SciCUEval, providing a fine-grained analysis of their strengths and limitations in scientific context understanding, and offering valuable insights for the future development of scientific-domain LLMs.