Allegro文章摘要生成数据集-2023-thedevastator
数据来源：互联网公开数据
标签：文本摘要,自然语言处理,机器学习,算法开发,新闻摘要,数据集,训练集,测试集,验证集,Allegro
数据概述：
本数据集是专门为训练和评估高级文本摘要模型而设计的Allegro文章摘要源-目标对数据集。数据集包含三个文件：validation.csv、train.csv 和 test.csv，每个文件都包含丰富的源-目标对数据。
在该数据集中，source 列表示需要进行摘要生成的原始文章文本；target 列则是对应每个源文本的期望输出摘要。validation.csv 文件提供了众多经过注释的源-目标对，作为评估模型生成摘要准确性的基准。train.csv 包含精心策划的源文本及其对应的目标摘要，这些数据构成了训练自动Allegro文章摘要模型的基础，以便模型能够有效地将长篇文章压缩为简洁且连贯的摘要。test.csv 文件则提供了额外未见的源-目标对，代表了不同领域各种类型的的文章，用于严格测试训练模型的泛化能力，评估模型在实际场景中的表现。
该数据集旨在促进文本摘要技术的研究，特别是Allegro文章摘要任务的研究。通过使用这个全面的数据集，研究者可以设计出更准确和复杂的模型，从而更高效地自动摘要不同领域（如新闻文章、博客文章、学术论文等）的长文本。
数据用途概述：
该数据集适用于文本摘要模型的训练和评估，特别是用于生成Allegro文章摘要的任务。研究者可以使用此数据集来训练和测试他们的模型，并通过评估指标（如ROUGE分数或BLEU分数）来衡量生成摘要的质量。此外，数据集也适合用于不同的文本摘要技术的比较研究，帮助开发者和研究人员优化和改进他们的摘要生成算法。
数据结构及字段定义：
validation.csv、train.csv 和 test.csv 文件中包含以下列：
- source：原始文章或文本，来自Allegro Articles。
- target：对应源文本的期望摘要。
