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ProofWriter数据集包含许多用英语表示的事实和规则的小规则库。每个规则库也有一组问题（英语陈述），这些问题可以通过各种深度的证明来证明是真是假，或者答案是“未知”（在开放世界环境下，OWA）或假设是否定的（在封闭世界环境中，CWA）。
数据集包括带有中间结论的完整证明，模型可以尝试重现这些结论。请参阅自述文件了解更多详细信息。
数据集支持各种任务：
- 给定规则库+问题，什么是答案+证据（w/中间产物）？
- 给定规则库，所有可证明的含义是什么？
- 给定规则库+没有证据的问题，可以添加什么单一事实来证明问题的真实性？
下面是depth-2数据集D2（OWA）的一个简单示例：
规则库：
这头牛很大。母牛需要狗。狗看见了兔子。兔子追赶奶牛。兔子追狗。三胞胎6：兔子很大。兔子看见了狗。规则一：如果奶牛是蓝色的，奶牛需要兔子，那么奶牛需要狗。规则二：如果奶牛追狗，奶牛就会看到兔子。规则三：如果东西很大，它就会追狗。
带答案和证据的问题：
问题：奶牛看到兔子了吗？答案：true证明：（（（triple1）->（rule3%int2））->（规则2%int1）；with int1=奶牛看到兔子；int2=母牛追狗。
产生所有影响（在这种情况下只有2个，在D5理论中可能高达21个）：
所有暗示：牛追狗。奶牛看到了兔子。
利用诱拐找到一个缺失的事实，这将使事情变得真实：
问题是：狗追狗。遗漏事实：这只狗很大。（表示三个M）证明：（tripleM）->规则3