FoodDialogues数据集基于Nutrition5k数据集构建，包含了食材标签和精确的营养信息，适用于多种对话主题。数据集通过向GPT-4发送食材列表和营养信息，生成多轮对话，涵盖营养、卡路里计算、健康与疾病、新陈代谢、饮食计划、过敏、食物搭配和替代等主题。数据集中的对话存储在`FoodDialogues_train.json`和`FoodDialogues_test.json`文件中，而R

Hugging Face2024-06-18 更新600

SPADE-customer-service-dialogue

对话生成

文本检测

SPADE-customer-service-dialogue数据集是由The University of Melbourne的研究团队开发，旨在解决机器生成文本检测问题。该数据集包含14个通过结构化提示方法生成的对话数据集，采用多种数据增强框架，以降低传统数据收集方法的成本。数据集适用于多个领域，对话内容流畅、符合用户目标，并通过自动化和手动质量保证确保质量。该数据集可应用于机器生成文本检测的对

arXiv2025-03-19 更新180

Magpie-Align/Llama-3-8B-SynDa-270K-Medium

人工智能模型

对话生成

--- dataset_info: features: - name: conversation_id dtype: string - name: model dtype: string - name: gen_input_config struct: - name: temperature dtype: float64 - na

Hugging Face2024-05-08 更新150

vwxyzjn/ultrachat_200k_filtered_1707919115

对话生成

自然语言处理

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Hugging Face2024-02-14 更新260

jovianzm/no_robots

对话生成

问答系统

该数据集主要用于对话和问答任务，包含训练集和测试集。训练集有9500个样本，测试集有500个样本。每个样本包含prompt、prompt_id、messages、category和text等特征，其中messages是一个列表，包含content和role两个字段。数据集的语言为英语，大小在10K到100K之间。

Hugging Face2024-01-02 更新160

Chat-Error/short-stories

资源简介：

数据集概述

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