1. 文本分类

数据集: AG News

• 下载链接: AG News Dataset
• 格式: 每个样本包含新闻文本及其对应的类别标签。

• 1. AG News

  背景:
  AG News是一个用于文本分类的广泛使用数据集，主要用于新闻分类任务。该数据集由四个类别组成：世界、体育、商业和科技。

  内容：

  • 类别: World, Sports, Business, Science/Technology
  • 样本数量: 120,000条新闻。

• {
      "title": "China's economy grows at 6.9% in Q4",
      "description": "China's economy grew by 6.9% in the last quarter...",
      "label": "World"
  }
  

2. 命名实体识别（NER）

数据集: CoNLL 2003 NER

• 下载链接: CoNLL 2003 Dataset
• 格式: 每个单词及其对应的实体标签，便于处理NER任务。

• 背景:
  CoNLL 2003是一个标准的数据集，用于命名实体识别任务，包含对新闻文章中人名、地点和组织的标注。

  内容:

• 标签: B-PER (人名), B-LOC (地点), B-ORG (组织), O (其他)
• 样本数量: 包含数千个标注句子。

• EU B-ORG
  rejects O
  German B-MISC
  calls O
  for O
  more O
  action O
  .
  

3. 问答（QA）

数据集: SQuAD Mini

• 下载链接: SQuAD Dataset
• 说明: SQuAD Mini是一个小规模的子集，适合快速实验。
• 格式: 包含问题、上下文和答案。

• 背景:
  SQuAD是一个用于问答系统的热门数据集，包含大量的问答对，旨在促进自然语言处理中的问答研究。

  内容:

• 问题: 针对给定上下文生成的问题。
• 上下文: 提供问题答案的文本片段。
• 答案: 在上下文中定位的答案。

• {
      "question": "What is the capital of France?",
      "context": "Paris is the capital of France.",
      "answer": "Paris"
  }
  

4. 文本生成

数据集: Shakespeare Dataset

• 下载链接: Shakespeare Text
• 格式: 纯文本文件，包含莎士比亚的作品，适合文本生成任务。

• 背景:
  Shakespeare文本数据集包含莎士比亚的作品，常用于文本生成任务，尤其是生成与莎士比亚风格相似的文本。

• 内容:

  • 纯文本格式，包含多个故事、剧本等。

  • Once upon a time, there was a princess who lived in a castle. 
    She loved to explore the nearby forest.
    

5. 文本蕴涵（NLI）

数据集: SNLI Mini

• 下载链接: SNLI Dataset
• 说明: SNLI有一个小型子集，适合快速测试。
• 格式: 包含前提、假设和对应标签。

• 背景:
  SNLI是一个用于文本蕴涵任务的标准数据集，旨在研究句子之间的关系，如蕴涵、对立或中立。

• 内容:

  • 关系类型: Entailment, Contradiction, Neutral
  • 样本数量: 包含超过57,000个句子对。

  • {
        "premise": "A man is playing a guitar.",
        "hypothesis": "A man is making music.",
        "label": "entailment"
    }
    

6. 机器翻译

数据集: Multi30k

• 下载链接: Multi30k Dataset
• 格式: 图像描述的文本和翻译文本。

• 背景:
  Multi30k是一个用于机器翻译的多语言数据集，提供图像的描述文本，并翻译为多种语言。

• 内容:

  • 图像描述和其对应的翻译文本。

  • English: "A person is riding a horse."
    German: "Eine Person reitet ein Pferd."
    

7. 对话系统

数据集: Persona-Chat

• 下载链接: Persona-Chat Dataset
• 格式: 包含对话的逐句内容。

• 背景:
  Persona-Chat数据集是为了训练对话系统而设计的，包含了基于特定个性生成的对话。

• 内容:

  • 每个对话由多轮交互组成，包含用户输入和系统响应。

  • {
        "dialogue": [
            "Hi! How are you?",
            "I'm good, thank you! And you?"
        ],
        "persona": [
            "I love traveling.",
            "I'm a vegetarian."
        ]
    }
    

8. 情感分析

数据集: Sentiment140 Mini

• 下载链接: Sentiment140 Dataset
• 说明: 可以下载较小的子集用于情感分析。
• 格式: 包含推文ID、情感标签和文本内容。

• 背景:
  Sentiment140是一个用于情感分析的Twitter数据集，包含从推特中提取的文本和情感标签。

• 内容:

  • 情感标签: 0 (负面), 4 (正面)
  • 样本数量: 包含160万条推文。

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