小样本监管算法数据

本数据集是在研制小样本监管算法训练方法实施过程中产生的“小样本监管算法数据集”，项目编号为2022YFF0902500-04。数据集主要包含用于合规检测、风险识别、质量监测三个任务在小样本场景下的算法训练与测试数据。本数据集共包含约342.28MB的数据。本数据集中的数据包括：小样本合规检测、风险识别、质量监测三个子任务的数据集，以及小样本监管算法训练方法相关的学术论文、发明专利等成果文件。每个子任务数据集均包含1400条经过小样本数据增强方法处理的文本-图像问答训练示例和400条测试示例。该数据集的核心目标是为小样本场景下的监管识别算法提供训练与测试数据，以便评估和优化小样本场景下监管识别算法模型的性能。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集由中山大学在国家重点研发计划项目支持下构建，聚焦小样本场景下的合规检测、风险识别与质量监测三个监管任务，提供经小样本数据增强处理的文本-图像问答训练与测试示例。数据集包含约342.28MB数据，每个子任务含1400条训练样本和400条测试样本，旨在支撑监管识别算法模型的性能评估与优化。