阿拉伯语增强型开放海豚数据集-用于自动化作文评分-多语言应用
数据来源：互联网公开数据
标签：阿拉伯语,作文评分,自然语言处理,机器学习,数据集,文本分类,多语言,Open Orca, GPT-3.5, GPT-4, RAG, 翻译
数据概述：
本数据集旨在通过深度学习技术，提升自动化作文评分模型的性能。该数据集整合了来自FLAN集合的丰富数据实例，并结合了GPT-3.5或GPT-4生成的回复，构建了一个多样化且上下文丰富的资源，用于训练模型。数据集以表格形式呈现，包含以下关键字段：
id：每个数据实例的唯一标识符。
system prompt：呈现给GPT-3.5或GPT-4 API的提示。
question：来自FLAN集合的问题条目。
response：从GPT-3.5或GPT-4接收的回复。
label：对回复的分类，标记为“True”（理想回复）或“False”（作为接近但错误的选择）。
数据用途概述：
该数据集适用于训练和评估用于自动化作文评分的机器学习模型，特别是在阿拉伯语环境中。研究人员和开发者可以利用此数据集进行以下工作：
1. 开发和改进阿拉伯语作文评分模型。
2. 评估不同模型在阿拉伯语文本分类任务上的表现。
3. 研究多语言模型在跨语言文本理解方面的能力。
4. 探索RAG技术在提高模型准确性方面的作用。
5. 进行模型训练和微调，以适应特定的作文评分需求。
