Goodreads Quotes

kaggle2020-02-22 更新2024-03-08 收录

文学引用

用户生成内容

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/faellielupe/goodreads-quotes 数据链接链接失效反馈

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资源简介：

~350k user-added quotes from Goodreads

来自好读网（Goodreads）的约35万条用户添加的引语

创建时间：

2020-02-22

REALEDIT

图像编辑

用户生成内容

REALEDIT是一个大规模的文本引导图像编辑数据集，由Reddit上的真实用户提交和完成的编辑请求精心编译而成。该数据集包含48K训练数据和9K测试数据，每个数据点包括原始图像、编辑指导和一个人到五个人工编辑的输出图像。REALEDIT是首个大规模图像编辑数据集，其中的真实世界用户既提交也完成请求。数据集的创建流程包括从相关子版块收集原始数据和注释，处理和整理数据，以及进行人工验证以确保数据质量

arXiv2025-02-06 更新510

基于用户生成内容的产品机会信息收集方法数据集

用户生成内容

产品评价

为解决现有产品性能评价方法仅评估单一产品性能而不考虑其他竞争性产品的问题，课题组研发了基于用户生成内容的产品机会信息收集方法，利用在线平台的用户生成内容数据，结合LDA主题建模、情感分析和机会算法，挖掘竞争性产品的改进机会。技术研发过程中，产生了基于用户生成内容的产品机会信息收集方法数据集，作为课题一相关成果的支撑数据。该数据集为京东网站十大手机品牌官方旗舰店的同价位段手机的买家评论数据，共119

国家基础学科公共科学数据中心250

Roblox most popular games 2026

流行度分析

用户生成内容

Most-played Roblox games worldwide as of January 2026, by all-time visits (in billions)

Statista60

博客与问答网站规范化语料库（BQNC）

用户生成内容

形态分析与规范化

博客与问答网站规范化语料库（BQNC）是由信息与通信技术国家研究所和奈良科学技术研究所共同创建的公开日本用户生成文本（UGT）语料库。该数据集包含929个句子，注释了形态和规范化信息，以及频繁出现的UGT特定现象的类别信息。BQNC旨在为UGT的形态分析（MA）和词汇规范化（LN）系统的评估和比较提供挑战性的基准。数据集的创建过程遵循了与现有代表性语料库兼容的标准，并详细评估了UGT特定问题。BQ

arXiv2021-04-08 更新260

NewsTalk

新闻评论

用户生成内容

is an ongoing collection of public user commentary on Australian news stories, consisting of: user comments posted directly on Australian news websites (site comments), and Reddit comments linkin

Research Data Australia140

Goodreads Quotes

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相关数据集