davanstrien/autotrain-data-dataset-mentions

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language:
- en
task_categories:
- text-classification

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# AutoTrain Dataset for project: dataset-mentions

## Dataset Description

This dataset has been automatically processed by AutoTrain for project dataset-mentions.

### Languages

The BCP-47 code for the dataset's language is en.

## Dataset Structure

### Data Instances

A sample from this dataset looks as follows:

```json
[
{
"text": " How to use ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\"Geotrend/bert-base-en-fr-zh-ja-vi-cased\") model = AutoModel.from_pretrained(\"Geotrend/bert-base-en-fr-zh-ja-vi-cased\") ``` To generate other smaller versions of multilingual transformers please visit [our Github repo](https://github.com/Geotrend-research/smaller-transformers). ",
"target": 0
},
{
"text": " Training hyperparameters The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 5e-05 - train_batch_size: 24 - eval_batch_size: 24 - seed: 42 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 3 ",
"target": 1
}
]
```

### Dataset Fields

The dataset has the following fields (also called "features"):

```json
{
"text": "Value(dtype='string', id=None)",
"target": "ClassLabel(names=['dataset_mention', 'no_dataset_mention'], id=None)"
}
```

### Dataset Splits

This dataset is split into a train and validation split. The split sizes are as follow:

| Split name | Num samples |
| ------------ | ------------------- |
| train | 7428 |
| valid | 1858 |

language:
- 英语（en）
task_categories:
- 文本分类

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# 用于项目 dataset-mentions 的 AutoTrain 数据集

## 数据集说明
本数据集由 AutoTrain 为项目 dataset-mentions 自动处理生成。

### 语言信息
本数据集的语言 BCP-47 代码为 en（英语）。

## 数据集结构
### 数据实例
本数据集的样本示例如下：
json
[
{
"text": " How to use python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Geotrend/bert-base-en-fr-zh-ja-vi-cased") model = AutoModel.from_pretrained("Geotrend/bert-base-en-fr-zh-ja-vi-cased") To generate other smaller versions of multilingual transformers please visit [our GitHub repo](https://github.com/Geotrend-research/smaller-transformers). ",
"target": 0
},
{
"text": " 训练超参数 训练过程中使用了以下超参数：- 学习率：5e-05- 训练批次大小：24- 验证批次大小：24- 随机种子：42- 优化器：Adam，β参数为(0.9,0.999)，ε参数为1e-08- 学习率调度器类型：线性- 训练轮次：3 ",
"target": 1
}
]

### 数据集字段
本数据集包含以下字段（亦可称为特征）：
json
{
"text": "值类型为字符串（string），无标识符",
"target": "类别标签（ClassLabel），类别名称为['提及数据集', '未提及数据集']，无标识符"
}

### 数据集划分
本数据集划分为训练集与验证集，划分规模如下：

| 划分名称 | 样本数量 |
| ------------ | ------------------- |
| 训练集 | 7428 |
| 验证集 | 1858 |

原始信息汇总

AutoTrain Dataset for project: dataset-mentions

数据集描述

该数据集由AutoTrain自动处理，用于项目dataset-mentions。

语言

数据集的语言代码为BCP-47标准的en。

数据集结构

数据实例

数据集中的样本示例如下：

json [ { "text": " How to use python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Geotrend/bert-base-en-fr-zh-ja-vi-cased") model = AutoModel.from_pretrained("Geotrend/bert-base-en-fr-zh-ja-vi-cased") To generate other smaller versions of multilingual transformers please visit our Github repo. ", "target": 0 }, { "text": " Training hyperparameters The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 5e-05 - train_batch_size: 24 - eval_batch_size: 24 - seed: 42 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 3 ", "target": 1 } ]

数据集字段

数据集包含以下字段（特征）：

json { "text": "Value(dtype=string, id=None)", "target": "ClassLabel(names=[dataset_mention, no_dataset_mention], id=None)" }

数据集分割

数据集被分割为训练集和验证集，分割大小如下：

分割名称	样本数量
训练集	7428
验证集	1858

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在自然语言处理领域，文本分类任务常需借助高质量标注数据驱动模型训练。该数据集由AutoTrain工具为项目dataset-mentions自动构建，聚焦于文本中数据集提及的识别。数据源自英文语料，以JSON格式存储，每条样本包含文本字段与二分类标签，标签类别分别为“dataset_mention”和“no_dataset_mention”。数据集划分为训练集与验证集，其中训练集含7428条样本，验证集含1858条样本，确保了模型训练与评估的充足数据基础。

特点

该数据集的核心特点在于其自动化构建流程与明确的二分类目标，专为检测文本中是否提及数据集而设计。样本内容涵盖HuggingFace模型使用代码片段、训练超参数设置等多样化的技术文本，体现了真实场景中数据集提及的复杂性。标签体系简洁清晰，仅包含两类，降低了标注歧义性。此外，数据集规模适中，训练与验证样本比例约为4:1，有助于实现高效的模型迭代与性能验证。

使用方法

使用该数据集时，可基于HuggingFace的AutoTrain框架或标准文本分类流程进行模型训练。用户需加载数据集中的“text”字段作为输入，并将“target”字段作为监督信号。建议采用预训练语言模型（如BERT）进行微调，以捕捉文本中的上下文语义。训练过程中可参考AutoTrain默认的超参数配置，如学习率5e-5、批次大小24及Adam优化器。模型评估应重点关注验证集上的分类准确率，以判断对数据集提及的识别能力。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理与机器学习领域，随着学术文献和开源代码库的激增，自动识别文本中是否提及数据集名称成为一项日益重要的细粒度语义理解任务。该数据集由davanstrien等人于近期通过AutoTrain自动化流程创建，旨在构建一个文本分类基准，专门用于检测给定文本片段是否包含对数据集的引用。核心研究问题聚焦于如何从混杂着代码片段、超参数描述等非结构化文本中精准区分出数据集提及，从而支撑文献计量分析、学术搜索优化以及数据集影响力评估等下游应用。作为该方向的首批公开资源之一，该数据集为相关研究提供了标准化评估平台，有望推动学术信息抽取技术的发展。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于：文本中数据集提及的形态高度多样，既包含完整名称如“ImageNet”，也涉及引用格式或缩写，而现有通用文本分类模型难以有效捕捉此类细粒度语义模式。构建过程中面临的主要困难包括：训练数据需从海量开源文档中人工标注正负样本，确保标签一致性与覆盖度；AutoTrain自动化流程虽提升了效率，但可能导致样本噪声与类别不平衡问题；此外，文本中常混入代码语法、超参数字符串等干扰信息，增加了特征提取的难度。如何设计鲁棒的特征表示与分类策略以应对这些复杂场景，仍是该数据集研究中的核心挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集专为文本分类任务而设计，其核心应用在于识别文本中是否提及了特定数据集。通过将文本划分为“dataset_mention”与“no_dataset_mention”两个类别，研究者可以利用此数据微调预训练语言模型，例如BERT及其变体，以实现对学术论文、技术文档或代码库中数据集引用信息的自动检测。这种二分类范式为自然语言处理领域中的信息抽取任务提供了基础支撑，尤其适用于大规模学术文献的元数据挖掘与知识图谱构建。

解决学术问题

在学术研究中，数据集引用信息的自动识别长期面临标注成本高、上下文依赖性强等挑战。该数据集通过提供结构化的标注样本，有效解决了从非结构化文本中精准定位数据集提及的难题。它使研究者能够量化评估不同模型在学术文本中识别数据集引用的性能，推动了引用分析、科学计量学以及开放科学领域的发展。其意义在于降低了领域知识获取的门槛，为后续的学术影响力评估和资源发现提供了可靠的数据基础。

衍生相关工作

该数据集衍生出的相关工作主要集中在文本分类模型的迁移学习与领域适配研究上。例如，研究者基于该数据训练出的分类器，进一步探索了跨领域数据集提及检测的泛化能力，推动了多任务学习在学术文本处理中的应用。此外，该数据集常被用作细粒度实体识别任务的基准，启发了结合上下文语义与词汇特征的方法创新，如通过对比学习增强模型对罕见数据集名称的识别鲁棒性，为构建更智能的学术知识服务系统奠定了方法论基础。