图像文本实体数值预测数据集ImageTextEntityValuePredictionDataset-inductiveanks
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 文本分析, 数值预测, 实体识别, 多模态数据, 机器学习, 数据标注, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含图像、文本描述以及对应的数值信息，用于训练和评估预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用场景。
数据维度：
train.csv: 包含图像链接（image_link）、分组ID（group_id）、实体名称（entity_name）和实体数值（entity_value）。
test.csv: 包含索引（index）、图像链接（image_link）、分组ID（group_id）和实体名称（entity_name）。
sample_test.csv: 与test.csv结构一致，为测试集样本。
sample_test_out.csv: 包含索引（index）和预测值（prediction），为模型预测结果。
sample_test_out_fail.csv: 包含索引（index）和预测值（prediction），用于标识预测失败的样本。
数据格式：CSV格式，文件包括train.csv、test.csv、sample_test.csv、sample_test_out.csv和sample_test_out_fail.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于图像与文本的结合，可能经过人工标注或半自动生成，用于评估实体数值预测模型的性能。
该数据集适合用于图像与文本的联合分析，以及数值预测相关的机器学习任务。
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、自然语言处理和多模态学习的交叉研究，如图像中实体数值的自动识别与预测。
行业应用：可用于智能制造、工业检测、金融风控等领域，例如，从图像中识别设备参数、预测资产价值等。
决策支持：支持基于图像和文本信息的决策制定，例如，辅助决策者评估资产状态、监控设备运行状况。
教育和培训：可作为计算机视觉、机器学习、深度学习等课程的实践数据集，帮助学生理解和应用多模态数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索图像和文本信息之间的关联，以及建立预测模型，以实现对图像中实体数值的准确预测，提升预测精度和模型的泛化能力。
