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lianghsun
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tw-meme-chat

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Dataset Card for tw-meme-chat

本資料集是以臺灣網路迷因（meme）為主題的繁體中文合成對話集，協助模型理解並回答諸如「這個梗是什麼意思／哪裡來／為什麼好笑」、「這張圖在說什麼」之類的迷因問答。每筆樣本附有 LLM 的思考過程與作為 seed 的原始迷因素材。

Dataset Details

Dataset Description

資料集為 reference-based 合成對話：以臺灣網路常見的迷因素材作為 seed，引導 LLM 對該迷因產生「典故說明、出處考據、使用情境、衍生用法」等單輪問答。涵蓋的迷因題材包含但不限於：

流行語／網路用語（如「8+9」「塊陶啊」「咖啡，我不喝了」「人2 之力」等）
名場面截圖、影片金句被廣泛二創的素材
特定事件後衍生的網路梗（含選舉、新聞、在地社群事件）
名人發言被網友重新詮釋成迷因的情境

每筆樣本同時保留：

conversations：human/gpt 兩輪結構；
input / output / think：拆解後的單欄位；
seed：用來提示 LLM 的原始迷因素材（背景說明）。

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

Dataset Sources

Repository: lianghsun/tw-meme-chat
Paper: TBA

Uses

Direct Use

訓練模型理解臺灣網路迷因的典故、出處與使用情境，能在對話中正確解釋或運用這些梗。
作為「在地網路文化」對話資料集，補強通用模型在迷因／流行語上的覆蓋。
作為 chatbot 在閒聊／陪伴／創作場景下，能與使用者一同講梗的素材。

Out-of-Scope Use

不適用於正式、嚴謹語氣的客服／公部門應用；迷因語境本身就帶戲謔。
不應用於對特定族群、個人之嘲諷、霸凌、人身攻擊。
不適用於商業著作權審查；部分迷因衍生自商業作品，使用前請評估二創授權。

Dataset Structure

{
  "conversations": [
    {"from": "human", "value": "「咖啡，我不喝了」這個梗是怎麼來的？"},
    {"from": "gpt", "value": "..."}
  ],
  "input": "「咖啡，我不喝了」這個梗是怎麼來的？",
  "output": "...",
  "think": "",
  "seed": "迷因背景說明：..."
}

think 欄位可能為空字串（部分樣本不需要顯式思考過程）。

Dataset Creation

Curation Rationale

網路迷因的生命週期短、地域性強，通用對話模型常常「沒看過」也「不知道為什麼好笑」，導致使用者拋梗時模型無法接住。本資料集針對臺灣網路迷因做集中蒐集與合成解釋，讓模型在使用者拋出迷因時能：

認得這個梗。
簡述典故與出處。
在合適的情境跟著一起運用。

Source Data

Data Collection and Processing

蒐集臺灣網路常見迷因清單，並為每個迷因撰寫／整理背景說明（出處、首次流行時間、典型使用情境）。
以該背景說明作為 seed，引導 LLM 為每個迷因生成多種角度的單輪 QA。
過濾過於攻擊特定個人、過於低俗或事實錯誤的樣本。

Who are the source data producers?

Seed 內容（迷因背景說明）由策展人整理。
對話內容由 LLM 自動生成。

Annotations

Annotation process

無人工標註。

Who are the annotators?

無標註者。

Personal and Sensitive Information

內容涉及之公眾人物姓名屬公開資訊；如發現未授權之私人資料，請於 discussion 區提出排除。

Bias, Risks, and Limitations

迷因解釋具高度時效性：今天的解讀可能與明天的脈絡不同；資料反映彙整當下的迷因脈絡。
部分迷因衍生自網友戲謔／嘲諷某事件、族群或人物；雖已篩除攻擊性樣本，但解釋本身仍可能帶有原本迷因的偏向。
二創作品（截圖、影片金句）可能涉及第三方著作權，本資料集只描述語境，不提供原圖／原片。
對於非臺灣使用者而言，部分迷因解釋可能因語境差異而難以共鳴。

Recommendations

訓練後若部署於兒少場景，建議再過一道內容安全分類器。
對於已過時或語境敏感的迷因，建議定期更新資料集。

Citation

@misc{tw_meme_chat,
  title        = {tw-meme-chat: Synthetic Chat Dataset on Taiwan Internet Memes},
  author       = {Huang, Liang Hsun},
  year         = {2025},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/lianghsun/tw-meme-chat}}
}