图像商品数值信息提取数据集ImageProductValueExtractionDataset-caestin
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 文本提取, 数值预测, 商品信息, 数据标注, 机器学习, 计算机视觉, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含从商品图像中提取数值信息的数据，记录了商品图像链接与其对应的数值属性值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于通用商品数值信息提取任务。
数据维度：数据集包括以下关键字段：
image_link：商品图像的链接地址。
group_id：商品分组标识。
entity_name：商品属性名称。
entity_value：商品属性对应的数值。
index：样本索引。
prediction：模型预测的数值结果（在部分文件中）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、sample_test.csv（测试样本）、sample_test_out.csv（测试集预测结果）、sample_test_out_fail.csv（测试集预测失败结果）。此外，还提供了相关的Python脚本（.py文件）和Jupyter Notebook文件（.ipynb文件），用于数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于图像识别与文本信息提取项目，已进行初步的数据清洗和标注。
该数据集适合用于图像识别、文本信息提取、数值预测等领域的研究和应用。
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：适用于计算机视觉、自然语言处理和机器学习交叉领域的学术研究，如图像中数值信息的自动提取、商品属性识别、多模态数据融合等。
行业应用：可为电商平台、零售商、工业自动化等行业提供数据支持，特别是在商品信息管理、产品质量检测、自动化报价等领域。
决策支持：支持企业优化产品信息展示、提升用户体验、改进自动化决策流程。
教育和培训：作为人工智能、机器学习、计算机视觉相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图像与文本信息的结合应用。
此数据集特别适合用于探索从图像中提取数值信息的模型构建与优化，帮助用户实现商品信息的自动化处理、提高数据分析效率和准确性。
