高校学生招聘数据文本化数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：校园招聘,学生,就业,文本数据,机器学习,自然语言处理,文本分类,教育,数据挖掘
数据概述：
本数据集包含了XYZ高校学生的招聘数据，这些数据经过处理后转化为文本格式，用于训练大型语言模型（LLM）。原始数据来源于CSV文件，通过数据到文本（data-to-text）的方法将每一行数据转化为文本描述，用于LLM的微调。数据集中每位学生的信息包括：
* CGPA：大学期间的平均学分绩点
* Internships：实习经历数量
* Projects：参与的项目数量
* Workshops/Certifications：参加的研讨会和获得的证书数量
* AptitudeTestScore：能力测试分数
* SoftSkillsRating：软技能评估等级
* ExtracurricularActivities：是否有课外活动参与
* PlacementTraining：是否接受过招聘培训
* SSC_Marks：高中毕业考试成绩
* HSC_Marks：大学入学考试成绩
* label：学生的招聘状态（已就业/未就业）
数据集共包含1万条数据。
数据用途概述：
该数据集主要用于文本分类任务，可用于LLM的微调，支持全参数微调或参数高效微调（PEFT）。可用于构建学生招聘状态预测模型，帮助研究人员探索影响学生就业的关键因素。同时也适用于自然语言处理、机器学习等相关领域的教学和研究。
