TimurNikitenko/it-events-dataset

在此存储库中，收集了所有文本语料库，这些语料库是在比较任务自适应预训练和使用LLM进行生成数据增强对分类指标影响的研究中形成和使用的。In this repository, all text corpora are collected, which were formed and used in the study comparing task-adaptive pretraining and generative data augmentation using LLMs on classification metrics.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集围绕IT事件的文本分类任务构建，包含原始、增强及任务自适应预训练三种配置。原始数据集以JSON格式存储，来自实际IT事件记录；增强数据集通过大型语言模型（LLM）进行数据扩充，以JSONL格式呈现；任务自适应预训练语料专为预训练阶段设计，也采用JSONL格式。此外，还提供了一个用于评估的金标准集，确保模型性能的可靠度量。整体上，数据集旨在对比生成式数据增强与任务自适应预训练对分类效果的影响。

特点

数据集融合多语言语料，涵盖俄语和英语，适用于跨语言文本分类场景。其核心特色在于同时提供原始与LLM增强版本，支持研究数据增广策略的有效性。任务自适应预训练语料的加入，使得模型可在特定领域数据上继续学习，提升下游任务表现。金标准评估集保证了实验结果的可重复性和公平性。数据规模介于1万至10万条目间，适合中等规模的实验与研究。

使用方法

使用HuggingFace的datasets库加载数据时，可通过config_name参数指定配置，如'original'加载原始分类数据，'augmented'获取增强版本，或'tapt-corpus'用于预训练。数据集以键值对形式存储，包含文本与对应标签字段，适用于基于Transformer的文本分类框架。用户可将其切分为训练、验证和测试集，结合PyTorch或TensorFlow进行模型微调与评估。金标准集建议仅用于最终性能测试，避免污染训练过程。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为it-events-dataset，创建于人工智能与自然语言处理交叉领域，旨在推动信息技术事件分类研究的发展。数据集由专注于数据中心人工智能与任务自适应预训练的研究人员构建，核心研究问题是通过对比任务自适应预训练（TAPT）与大语言模型（LLM）生成的数据增强方法，提升文本分类模型的性能。该数据集包含原始语料、增强语料、TAPT训练语料以及金标准评估集，为信息技术事件分类任务提供了多维度、可复用的基准资源。其影响力主要体现在为数据增强与预训练策略的对比研究提供了统一的实验平台，促进了分类任务中数据质量与模型泛化能力的探索。

当前挑战

数据集所解决的领域问题核心在于信息技术事件分类任务中标注数据稀缺与模型泛化能力不足的挑战。传统监督学习方法依赖大量人工标注，而信息技术事件类别复杂、术语专业，获取高质量标注数据成本高昂。构建过程中面临的关键挑战包括：如何设计有效的LLM生成策略以产生语义保留且多样性的增强数据，避免噪声引入；如何平衡原始语料与增强语料在训练中的权重，防止模型过拟合于人工模式；以及如何构建代表性强、分布均衡的金标准评估集，确保性能评估的可靠性与可重复性。

常用场景

经典使用场景

IT事件数据集（it-events-dataset）专注于文本分类任务，涵盖俄语与英语双语文本。其经典使用场景在于对信息技术领域内的事件描述进行精准分类，例如将技术会议、产品发布、安全漏洞通告等文本归入预定义的类别体系。这一过程不仅依赖于原始标注数据的训练，还通过LLM增强数据与任务自适应预训练语料库的辅助，提升了模型在专业领域术语和上下文理解上的表现能力，为跨语言IT文本分析奠定了坚实基础。

解决学术问题

该数据集直面学术研究中标签数据稀缺与领域适应性不足两大核心挑战。通过对比生成式数据增强与任务自适应预训练对分类指标的影响，揭示了如何在不依赖大规模人工标注的前提下，利用LLM合成高质量训练样本，从而提升模型在IT事件分类中的泛化能力。这一研究为低资源场景下的自然语言处理提供了可量化的方法论，推动了数据高效学习范式在垂直领域的应用进程。

衍生相关工作

基于该数据集，研究者进一步探索了如何将生成的增强数据与原始标注混合训练，并评估了不同LLM骨干网络（如BERT、GPT变体）在数据增强中的效能差异。此外，衍生工作还包括构建跨语言迁移学习基准，通过对比俄英双语分类表现，验证了任务自适应预训练对跨领域泛化的增益。这些工作为后续开发更鲁棒的IT领域文本理解模型提供了实验基准与理论支撑。