Gustavosta自然语言处理研究提示数据集-2023
数据来源：互联网公开数据
标签：NLP,提示,自然语言处理,研究资源,Huggingface,机器学习,数据集
数据概述：
本数据集由Huggingface Hub提供，包含从Stable Diffusion图像查找器中筛选和提取的80,000条提示信息，适用于自然语言处理（NLP）研究。经过特别设计，该数据集旨在提供高质量的训练和测试数据，包含长短句的平衡组合，以实现最佳的NLP性能。数据集可用于创建各种NLP应用场景，如文本意义提取、情感分析等。
数据用途概述：
该数据集适合用于自然语言处理任务的设计和研究。它包含两个文件：train.csv，提供600条高质量的提示用于训练NLP模型；test.csv，包含300条高质量的提示用于测试模型在特定任务上的准确性和性能。数据集中的每个提示都有质量评分，评分范围从1（低质量）到10（高质量），用于评估提示的复杂性和内容。用户可以根据需要选择合适的提示进行任务定义、模型训练和测试评估。
数据文件说明：
- train.csv：包含600条高质量的提示，格式为Comma Separated Values (.csv)，字段包括：
- Prompt：提示文本
- Quality：提示质量评分
- test.csv：包含300条高质量的提示，格式为Comma Separated Values (.csv)，字段包括：
- Prompt：提示文本
研究思路：
- 生成特征向量并创建分类模型，预测最适合特定NLP任务的提示。
- 设计句子嵌入系统，根据提示内容和结构推测其可能关联的任务类型。
- 开发交互式NLP应用程序，利用本数据集允许用户根据需求选择不同类型的提示。
致谢：
如果您在研究中使用了本数据集，请引用原始作者和Huggingface Hub。
许可信息：
许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) - 公共领域奉献
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