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Datasets:
UFGCEMIGONA
/
perguntas_sft_nrs

Tasks:
Question Answering
Text Generation
Languages:
Portuguese
Size:
1K<n<10K
Tags:
seguranca-do-trabalho
normas-regulamentadoras
sst
portugues
sft
instruction-tuning
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                      token=hf_token,
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                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 161, in get_dataset_config_names
                  dataset_module = dataset_module_factory(
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Perguntas e Respostas SFT sobre Normas Regulamentadoras (NRs)

Dataset de pares pergunta-resposta em português (pt-BR) para supervised fine-tuning (SFT) de modelos de linguagem no domínio de Segurança e Saúde no Trabalho (SST), com foco nas Normas Regulamentadoras (NRs) brasileiras e em material complementar de procedimentos internos de SESMT.

Conteúdo do dataset

Cada exemplo é um par pergunta/resposta gerado a partir de um trecho (chunk) de uma NR ou de um manual/procedimento interno, com uma justificativa extrativa do texto-fonte e uma nota de groundedness (o quanto a resposta está fielmente apoiada no trecho de origem).

Campos

Campo Descrição
chunk_id Identificador do trecho (chunk) de origem do texto-fonte
norma Norma Regulamentadora de referência (ex.: NR-12, NR-35)
titulo Título da norma
item_raiz Item/seção raiz da norma da qual o trecho foi extraído
fonte Origem do trecho: norma (texto oficial da NR) ou manual (procedimento/instrução interna de SESMT)
persona Perfil simulado para quem a pergunta foi gerada: trabalhador_em_atividade_de_risco, tecnico_de_seguranca_do_trabalho ou engenheiro_de_seguranca_do_trabalho_sesmt
tipo Categoria da pergunta: Factual, Factual e Direta, Cenário/Aplicação, Raciocínio/Condicional, Responsabilidade ou Urgência/Coloquial
pergunta Pergunta gerada
resposta_esperada Resposta de referência para a pergunta
justificativa_extrativa Trecho do texto-fonte que fundamenta a resposta
item_norma Referência ao(s) item(ns) específico(s) da norma citados na resposta
idx Índice sequencial do par dentro do trecho de origem
pontuacao_groundedness Nota de 0 a 10 atribuída por um avaliador (LLM-judge) para o grau de fidelidade da resposta ao texto-fonte
raciocinio_groundedness Justificativa textual da nota de groundedness

Splits

Split Nº de exemplos Proporção
train 4495 90%
test 500 10%

Divisão feita de forma aleatória (seed fixa = 42), sem estratificação, a partir do arquivo sft_data.parquet (4995 exemplos no total).

Distribuição por norma (top 10)

Norma Exemplos
NR-12 719
NR-15 567
NR-22 523
NR-36 401
NR-28 395
NR-31 303
NR-10 268
NR-37 247
NR-35 181
NR-34 173

O dataset cobre ao todo 31 NRs distintas (a lista completa pode ser inspecionada na coluna norma).

Distribuição por persona

Persona Exemplos
trabalhador_em_atividade_de_risco 1798
tecnico_de_seguranca_do_trabalho 1753
engenheiro_de_seguranca_do_trabalho_sesmt 1444

Distribuição por fonte

Fonte Exemplos
norma 3349
manual 1646

Qualidade (groundedness)

A coluna pontuacao_groundedness mede o quanto a resposta_esperada está apoiada fielmente no trecho de origem (0 a 10, atribuída por um LLM-judge). Todos os exemplos do dataset foram filtrados para manter apenas pares com alto grau de fidelidade:

  • média: 9,98
  • mediana: 10
  • mínimo: 7

Pipeline de geração

  1. Coleta/parse dos textos das NRs e de manuais.
  2. Chunking dos documentos em trechos menores.
  3. Geração de pares pergunta-resposta por persona a partir de cada trecho, via LLM.
  4. Filtragem de pares inválidos/duplicados/de baixa qualidade.
  5. Avaliação de groundedness por LLM-judge e seleção apenas dos pares aceitos.
  6. Split aleatório 90/10 em treino/teste para uso em fine-tuning.

Uso 

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("UFGCEMIGONA/perguntas_sft_nrs")
print(ds)
print(ds["train"][0])
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