LLM文本重写数据集LLMTextRewritingDataset-adrienriaux
数据来源：互联网公开数据
标签：文本生成, 自然语言处理, 文本重写, 提示工程, 机器学习, 数据标注, 文本转换, 语言模型
数据概述：
该数据集包含来自文本重写任务的数据，记录了使用大型语言模型（LLM）对原始文本进行重写的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集使用。
地理范围：数据涵盖通用文本，无特定地理范围限制。
数据维度：包括“original_text”（原始文本）、“rewrite_prompt”（重写提示）、“rewritten_text”（重写文本）和“dataset_id”（数据集标识）四个字段，为研究文本转换、提示工程和语言模型应用提供了丰富的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为df_llm_prompt_recovery.csv，方便文本处理和分析。
来源信息：数据来源于LLM文本重写实践，用于探索不同提示对文本生成的影响。
该数据集适合用于研究LLM在文本生成、风格转换、内容优化等方面的应用，以及提示工程对模型输出的影响。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、文本生成、提示工程等领域的研究，如分析不同提示对文本风格、内容的影响，以及评估LLM的文本生成能力。
行业应用：为内容创作、营销文案优化、文章改写等行业提供数据支持，特别是在自动化文本生成、风格定制方面。
决策支持：支持文本生成相关的产品优化和策略制定，如改善LLM在特定任务上的表现。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本生成技术和提示工程。
此数据集特别适合用于探索不同提示对文本生成结果的影响，评估LLM在不同场景下的应用效果，以及优化文本生成策略，实现文本风格的定制和内容质量的提升。
