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中文对话的百万级数据集

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简介:
该数据集包含超过一百万条高质量的中文对话记录,涵盖广泛的主题和场景,旨在促进自然语言处理领域内对话系统的研究与开发。 该仓库位于 gitee.com 上,地址是 https://gitee.com/chenyang918/chinese_chatbot_corpus 。可以进行解析。 去掉链接后: 该仓库位于 gitee.com ,包含中文聊天机器人的语料库。

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    该数据集包含超过一百万条高质量的中文对话记录,涵盖广泛的主题和场景,旨在促进自然语言处理领域内对话系统的研究与开发。 该仓库位于 gitee.com 上,地址是 https://gitee.com/chenyang918/chinese_chatbot_corpus 。可以进行解析。 去掉链接后: 该仓库位于 gitee.com ,包含中文聊天机器人的语料库。
  • 翻译
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    本资料集包含超过一百万对的中英文本对照句子,旨在为机器翻译研究提供大量训练及测试资源。 百万数据集合的中英文翻译数据集。
  • 医疗 -
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    中文医疗对话数据集是一个包含大量中英文双语医学对话的数据集合,旨在促进医疗自然语言处理研究与应用的发展。 在当今的信息时代,数据是推动人工智能发展的关键要素之一。特别是在医疗领域,高效的处理与精准的数据分析能够显著提升医疗服务的质量和效率。“中文医疗对话数据集”正是针对这一需求设计的资源库,它为开发用于医疗场景的人工智能系统提供了宝贵的训练素材。 该数据集由Toyhom提供,并旨在促进中文环境下医学对话系统的进步。核心文件包括“sample_IM5000-6000.csv”,这是一个CSV格式的样本段落件,包含了从第5,001条到第6,000条医生与患者的对话记录。每一条记录都包含有上下文信息、患者症状描述、医生提问和诊断建议等内容。这种结构使得数据集非常适合用于训练自然语言处理(NLP)模型,特别是那些专注于理解和生成医疗对话的模型。 “LICENSE.txt”文件详细规定了该数据集的使用权限与条件。用户在利用这些资源时必须遵守相关规定以确保合法合规。通常情况下,开源数据集许可证会涵盖学术研究和非商业用途等方面,但对商业应用可能有特定限制。因此,在实际操作前,请仔细阅读并理解许可协议的内容。 “chinese medical dialogue_datasets.zip”是整个数据集的压缩包版本,其中包含更丰富的对话记录、标注信息及其他相关文件。解压后,开发者可以获取完整的资源库用于深度学习模型的设计与训练过程。 该数据集的实际应用包括但不限于: 1. **机器学习模型训练**:通过分析这些对话内容,AI系统能够掌握医疗术语和医患交流模式,并模拟出更真实、准确的医学咨询。 2. **智能问答系统的开发**:经过适当培训后,这些模型可以成为解答患者常见问题的有效工具,减轻医生的工作负担并提高服务效率。 3. **疾病预测与诊断辅助功能**:通过对对话内容进行深入分析,可能发现潜在疾病的模式,并为临床决策提供参考依据。 4. **构建医疗知识图谱**:将对话中的医学知识整合进知识库中,帮助医护人员快速查询和理解相关病情信息。 5. **患者情感分析**:通过识别并分析对话中的情绪表达来提升服务的人文关怀水平,从而改善医患关系。 “中文医疗对话数据集”是研究者与开发者不可或缺的工具之一。它为构建更加智能、人性化的医疗服务系统提供了丰富的学习资源。然而,在利用这些宝贵的数据时,我们也必须严格遵守相关的法律法规和道德准则以保护患者隐私权不受侵犯。
  • 医疗(MedDialog)-
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    MedDialog是专为中文环境设计的医疗领域对话数据集,旨在促进医学咨询、诊断支持等应用场景中的AI研究与开发。 本数据集由好大夫和圣地亚哥大学提供。 包含的文件有: - mdd_bertGPT_datasets.zip - mdd_gpt2_datasets.zip - mdd_transformer_datasets.zip - .gitattributes - chinesemedicaldialoguedataset-_datasets.zip
  • Ubuntu语料库——2600次自然双人
    优质
    Ubuntu对话语料库包含2600万次自然双人对话,是研究与开发对话系统和自然语言处理技术的重要资源。 在自然语言处理领域,构建对话系统是一项复杂且重要的任务,旨在使人类能够与虚拟代理进行流畅、自然的交流。这也是当前研究的一个重要方向。面临的主要挑战包括:如何随着时间推移保持对同一实体的引用一致性;怎样跟踪之前的对话内容以生成合适的回应等。收集和利用这些真实的会话语料库对于评估和完善对话系统至关重要。
  • 歌曲 -
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    百万歌曲数据集是一个包含大量音乐作品信息的数据集合,涵盖曲目、歌手、专辑等详细资料,为研究和开发提供丰富的音频与文本资源。 《百万歌曲数据集》是由加州大学圣地亚哥分校的计算机视听实验室与哥伦比亚大学的LabROSA实验室合作创建的一个项目。挑战赛中的用户数据和数据集中大部分的数据都由The Echo Nest慷慨捐赠,并且SecondHandSongs、musiXmatch以及Last.fm也贡献了部分数据。《百万歌曲数据集》的目标是成为离线音乐推荐系统评估的最佳选择。
  • 北极SHP1:行政边界
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    北极SHP1是一个包含丰富细节的百万级别行政边界数据集,专为研究北极地区提供精确地理信息支持。 SHP格式的世界地图矢量文件可以用ArcGIS软件打开。
  • 维基250条记录
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    简介:本数据集包含超过250万条维基百科中文词条记录,覆盖广泛的知识领域,为自然语言处理和机器学习研究提供了丰富的资源。 标题“维基百科中文语料(数据集)250w条”表明这是一个包含250万条简体中文文本的数据集,来源于维基百科。这样的数据集通常被广泛用于自然语言处理(NLP)任务,如机器学习、深度学习和人工智能的研究。 描述中提到“共约250w条简体中文语料”,进一步确认了数据集的规模,表明它是一个大型且多样化的文本资源,适合进行大规模统计分析和模型训练。选择简体中文意味着这个数据集主要面向中国大陆和其他使用简体中文的地区。 标签包括: 1. **数据集**:这表示该集合经过整理并可供研究和分析使用。 2. **维基百科**:表明内容来自开放源代码在线百科全书,覆盖广泛的主题领域,如科学、历史、文化等。因此这个数据集的内容丰富且具有权威性。 3. **中文语料**:意味着文本是用简体中文编写,对于研究中文语言特性和开发相关NLP模型特别有价值。 根据压缩文件的名称“中文语料库第4批实体待过滤_20221222”,可以推断出以下几点: 1. **第4批**:这可能意味着数据集是更大项目的一部分,可能存在其他批次的数据。 2. **实体待过滤**:表示文本中包含需要进一步处理的专有名词如人名、地名等,在NLP任务中通常需通过命名实体识别(NER)来标记这些名词。 3. **20221222**:这个日期可能是文件创建或更新的时间,显示了数据集最新的状态。 基于以上信息,该数据集可以用于多种NLP任务: - 语言模型训练 - 文本分类 - 机器翻译 - 问答系统开发 - 信息抽取 - 情感分析 - 文本摘要生成 - 新文本创作 使用此数据集时,研究者或开发者需要进行预处理工作如分词、去除停用词和标点符号等操作。由于可能包含未过滤的实体,使用者还需执行额外清理以确保模型准确性和泛化能力。考虑到维基百科是数据来源之一,在应用中需遵守适当的版权规定并尊重原始信息的开放许可条款。
  • 规模问答
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    百度百科问答数据集包含海量关于百科词条的提问与回答对,是研究搜索引擎理解、自动问答系统的重要资源。 从百度百科词条知识库中爬取的百万条百科知识可以用于自然语言处理、QA问答、知识图谱、实体识别、关系抽取等技术研究。
  • CDial-GPT:大型简短预训练模型
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    CDial-GPT为一个专为中国用户设计的大型中文简短对话数据库及预训练模型,旨在促进高效、自然的人机对话技术发展。 CDial GPT项目提供了一个大规模的中文对话数据集,并在此基础上训练了中文GPT模型。更多信息请参考我们的文档。 该项目基于HuggingFace Pytorch库进行开发,支持预训练与微调操作。更新记录如下: 2021年2月28日:我们发布了一项新功能,欢迎各位用户报告bug并提出加速优化算法的建议以及新的数据清洗需求等。 2021年1月9日:实验室出版了新书《自然语言处理实践》,欢迎大家阅读购买。 2020年11月20日:发布了预训练模型的新工作。该研究将词级的语言学知识(包括词性和情感倾向)融入到表示模型SentiLARE中,欢迎使用并给予反馈。 2020年10月18日:我们的论文《大规模中文短文本对话数据集》在NLPCC 2020会议上荣获最佳学生论文奖。 2020年9月8日:感谢所有贡献者和用户的帮助和支持。 2020年9月2日:现在可以加载预训练模型,感谢苏剑林提供的代码支持。我们所提供的数据集LCCC(大规模汉语清洁会话)可满足多种研究需求。