LLM提示恢复与写作风格分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：LLM,提示恢复,写作风格,自然语言处理,文本重写,竞赛数据,数据增强
数据概述：
本数据集为LLM（大语言模型）提示恢复竞赛提供支持，包含4000条原始数据经过清洗和筛选后的3375条有效数据记录。数据集新增了"style"字段，用于描述每条重写文本的写作风格，风格类型基于简洁明了的表达方式，覆盖了多种应用场景和文本形式。数据集字段包括原始文本、重写提示、重写文本和写作风格，完整记录了文本转换过程及其对应风格特征。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. LLM提示恢复模型训练与优化
2. 文本重写与写作风格分析研究
3. 自然语言生成模型性能评估
4. 竞赛数据集补充与模型对比实验
5. 语言生成与文本风格迁移研究
6. 机器学习算法在文本生成领域的应用探索
数据集特点：
1. 数据经过严格清洗，确保3375条记录的完整性
2. 新增"style"字段，扩展了数据集的分析维度
3. 数据来源可靠，经过公开数据集整合
4. 适用于学术研究、算法开发和竞赛场景
