数据集概述
本数据集为文本风格迁移任务准备，包含Reddit评论及其正式语言翻译。数据来自20个Subreddits，通过GPT-2筛选高困惑度评论进行翻译，分为原始评论、带标签翻译及带风格示例的翻译文件，共5个文件，支持风格迁移模型训练与评估。
文件详解
- reddit_comments.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含subreddit（子版块名）、id（评论ID）、submission_id（帖子ID）、body（评论内容）、created_utc（时间戳）、parent_id（父评论/帖子ID）、permalink（评论链接）、token_size（GPT-2分词数量）、perplexity（GPT-2困惑度），仅保留10-512分词、非移除/删除且无URL的评论。
- training_labeled.csv、eval_labeled.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含Subreddit（子版块名）、Original Comment（原始评论）、Formal Comment（正式翻译评论），筛选自每个Subreddit中GPT-2困惑度最高的150条评论。
- training_labeled_with_style_samples.json、eval_labeled_with_style_samples.json
- 文件格式：JSON
- 字段映射介绍：每条数据含input_sentence（原始评论）、style_samples（同子版块的3条示例评论）、results_sentence（正式翻译评论）、subreddit（子版块名），用于基于示例的风格迁移训练。
适用场景
- 文本风格迁移模型训练：利用带标签文件训练模型实现非正式到正式语言的风格转换。
- 风格迁移评估：通过评估集验证模型在不同Subreddit评论风格上的迁移效果。
- 基于示例的风格迁移研究：使用带风格示例的文件，探索依赖参考示例的风格迁移方法。
- 自然语言处理任务优化：为对话系统、文本生成等任务提供风格多样化的训练数据。
- 社交媒体文本分析：分析Reddit评论的风格特征及其与困惑度的关联。
