ACL多标签分类审查元数据集1963-2021-divyanshukunwar

ACL多标签分类审查元数据集1963-2021-divyanshukunwar 数据来源:互联网公开数据 标签:ACL,多标签分类,文本生成,审查数据,结构控制,自然语言处理,NLP,机器学习,学术出版

数据概述: 本数据集MReD(Meta-Review Dataset)是一个用于结构可控文本生成的审查元数据集,收录了来自多个学术期刊的审查数据。数据集包括审查文本及其对应的多标签分类结果,主要应用于NLP领域的多标签分类任务和文本生成研究。

数据集来源于2022年ACL会议论文《MReD: A Meta-Review Dataset for Structure-Controllable Text Generation》,作者为沈晨晖、程莉颖、周然、邴立东、游洋及司洛。数据集包含以下关键字段:

  • review_text: 审查文本内容
  • labels: 对应的多标签分类结果

数据用途概述: 该数据集适用于自然语言处理、机器学习、文本生成及学术出版等领域的研究与开发。研究人员可以利用此数据集进行多标签分类模型训练,提高文本生成的质量;学术出版机构可以使用该数据集优化审查流程,提升出版效率。此外,数据集也可用于教育培训,帮助学习者了解审查文本结构和分类标准,促进相关领域的技术进步与发展。

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数据与资源

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版本 1.0
最后更新 六月 1, 2025, 14:00 (UTC)
创建于 六月 1, 2025, 13:59 (UTC)
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