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RotoWire|体育数据分析数据集|机器学习数据集
收藏OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录
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https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/RotoWire
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该数据集由（人工编写的）NBA 篮球比赛摘要与其相应的得分和得分对齐组成。从 rotowire.com 获取的摘要称为“rotowire”数据。有 4853 个不同的 rotowire 摘要，涵盖 2014 年 1 月 1 日至 2017 年 3 月 29 日之间的 NBA 比赛；有些游戏有多个摘要。摘要被随机分成训练集、验证集和测试集，分别由 3398、727 和 728 个摘要组成。
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-06-28
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
RotoWire数据集的构建基于对RotoWire网站上大量体育新闻文章的系统性采集与整理。该数据集涵盖了多个体育项目，包括篮球、足球等，通过自动化爬虫技术从网站上抓取新闻文本，并经过预处理和标注，形成了结构化的数据集。构建过程中，特别注重数据的时效性和完整性，确保每条新闻都包含详细的比赛信息、球员数据和赛事分析。
特点
RotoWire数据集以其丰富的内容和高质量的标注著称。该数据集不仅包含了大量的文本数据，还提供了详细的元数据，如比赛日期、球队信息、球员统计等，为研究者提供了多维度的分析视角。此外，数据集的更新频率高，能够及时反映体育赛事的最新动态，适用于实时数据分析和预测模型的训练。
使用方法
RotoWire数据集可广泛应用于体育数据分析、自然语言处理和机器学习等领域。研究者可以利用该数据集进行文本分类、事件抽取、情感分析等任务，以探索体育新闻的内在规律和趋势。此外，数据集还可用于构建和评估体育赛事预测模型，帮助分析比赛结果和球员表现。使用时，建议结合具体研究目标，选择合适的数据子集和分析工具，以最大化数据集的应用价值。
背景与挑战
背景概述
RotoWire数据集源自体育新闻领域，由RotoWire公司于2017年发布，旨在为自然语言处理（NLP）研究提供高质量的体育赛事摘要数据。该数据集包含了大量篮球和足球比赛的详细报道，涵盖了比赛统计数据、球员表现以及赛事总结等内容。RotoWire的发布极大地推动了体育新闻自动生成和信息抽取技术的发展，为研究人员提供了一个宝贵的资源，用以探索如何从结构化数据中自动生成连贯且准确的文本描述。
当前挑战
RotoWire数据集在构建过程中面临了多重挑战。首先，体育赛事报道的多样性和复杂性要求数据集必须涵盖广泛的比赛场景和统计数据，以确保生成的文本具有高度的真实性和可读性。其次，数据集的标注工作需要专业知识，以确保统计数据的准确性和文本描述的精确性。此外，如何处理不同语言风格和表达方式的多样性，也是该数据集在实际应用中需要解决的重要问题。
发展历史
创建时间与更新
RotoWire数据集首次创建于2017年，由密歇根大学和微软研究院共同发布。该数据集自发布以来，经历了多次更新，最近一次更新是在2021年，以确保数据的新鲜度和准确性。
重要里程碑
RotoWire数据集的一个重要里程碑是其首次应用于自然语言生成任务，特别是在体育新闻摘要生成领域。2017年，该数据集的发布为研究人员提供了一个标准化的基准，促进了相关算法的开发和评估。随后，2019年，RotoWire被用于评估多文档摘要技术，进一步推动了该领域的研究进展。此外，2020年，该数据集还被用于跨语言摘要生成任务，展示了其广泛的应用潜力。
当前发展情况
当前，RotoWire数据集已成为自然语言处理领域的重要资源，特别是在体育新闻摘要生成和多文档摘要任务中。其持续的更新和扩展，确保了数据集在技术进步中的相关性和实用性。RotoWire不仅为学术研究提供了丰富的数据支持，还为工业界开发更智能的新闻生成系统提供了宝贵的参考。此外，该数据集的跨语言应用研究，也为全球范围内的语言技术发展做出了贡献。
发展历程
- RotoWire数据集首次发表，专注于提供体育赛事的详细数据和分析。
- RotoWire数据集首次应用于自然语言处理领域，特别是在体育新闻的自动生成和摘要任务中。
- RotoWire数据集被广泛用于机器学习和人工智能研究，特别是在体育数据分析和预测模型中。
- RotoWire数据集引入新的数据维度，包括球员伤病信息和比赛战术分析，进一步丰富了数据内容。
- RotoWire数据集在新冠疫情期间继续更新，为体育赛事的虚拟分析和预测提供了重要数据支持。
常用场景
经典使用场景
在体育新闻领域，RotoWire数据集以其详尽的篮球比赛数据和新闻报道而著称。该数据集常用于自然语言处理任务，特别是文本生成和摘要生成。研究者们利用RotoWire中的比赛数据和新闻报道，训练模型以自动生成篮球比赛的摘要，从而模拟人类记者的写作风格。这一应用不仅提高了新闻报道的效率，还为体育新闻的自动化生产提供了新的可能性。
解决学术问题
RotoWire数据集在学术研究中解决了自然语言处理领域中的多个关键问题。首先，它为文本生成模型提供了丰富的训练数据，使得模型能够更好地理解和生成复杂的体育新闻文本。其次，通过对比人工撰写的摘要和模型生成的摘要，研究者们可以评估和改进模型的性能，推动了文本生成技术的进步。此外，RotoWire还为多模态数据融合研究提供了基础，促进了体育数据与新闻文本的深度结合。
衍生相关工作
RotoWire数据集的发布催生了多项相关研究工作。首先，基于该数据集的文本生成模型被广泛应用于其他体育项目的新闻报道，推动了跨领域研究的进展。其次，研究者们利用RotoWire中的数据，开发了多种多模态学习模型，将图像、视频和文本数据结合起来，提升了体育新闻的全面性和深度。此外，RotoWire还激发了关于数据隐私和伦理问题的讨论，促进了相关法规和标准的制定。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 收录
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
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Beijing Traffic
The Beijing Traffic Dataset collects traffic speeds at 5-minute granularity for 3126 roadway segments in Beijing between 2022/05/12 and 2022/07/25.
Papers with Code 收录
CMAB
CMAB数据集由清华大学创建，是中国首个全国范围的多属性建筑数据集，涵盖了3667个自然城市，总面积达213亿平方米。该数据集通过集成多源数据，如高分辨率Google Earth影像和街景图像，生成了建筑的屋顶、高度、功能、年龄和质量等属性。数据集的创建过程结合了地理人工智能框架和机器学习模型，确保了数据的高准确性。CMAB数据集主要应用于城市规划和可持续发展研究，旨在提供详细的城市3D物理和社会结构信息，支持城市化进程和政府决策。
arXiv 收录
中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 收录