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这个数据集是基于什么背景创建的？
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BBC-Dataset-News-Classification|新闻分类数据集|文本分析数据集
收藏github2019-12-05 更新2024-05-31 收录
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https://github.com/akshayrb22/BBC-Dataset-News-Classification
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链接失效反馈资源简介：
包含2004-2005年间BBC新闻网站上的2225篇新闻文档，涵盖五个主题领域：商业、娱乐、政治、体育和技术。
This dataset comprises 2,225 news articles from the BBC News website, spanning the years 2004 to 2005. It covers five thematic areas: business, entertainment, politics, sports, and technology.
创建时间：
2019-04-08
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
BBC-Dataset-News-Classification
数据集内容
- 文档数量：2225篇
- 来源：BBC新闻网站
- 时间范围：2004-2005年
- 主题领域：5个（商业、娱乐、政治、体育、科技）
数据集结构
- 文件描述：
dataset/data_files：包含多个新闻txt文件的数据文件夹。dataset/dataset.csv：包含“新闻”和“类型”两列的csv文件。其中“新闻”列代表新闻文章，“类型”列代表新闻类别。model/get_data.py：用于将所有txt文件整合成一个包含两列（“新闻”，“类型”）的csv文件。model/model.py：包含预处理、tf-idf特征提取、模型构建和评估的脚本。model/test.ipynb：Jupyter笔记本文件。
数据集划分
- 训练集：1780个样本
- 测试集：445个样本
评估结果
- 准确率：0.9573
- Kappa系数：0.9461
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
BBC-Dataset-News-Classification数据集的构建，始于对BBC新闻网站2004-2005年间五个主题领域的2225篇文档的采集。数据集的构建过程包括了对原始文本文件的整理，通过特定的脚本处理生成了包含新闻文章和类别标签的CSV文件，进而划分为训练集和测试集，以便于后续的模型训练和评估。
使用方法
使用BBC-Dataset-News-Classification数据集时，用户首先需要下载并解压数据集，然后可以利用提供的Python脚本将文本文件整合为CSV格式。之后，用户可以根据需要，使用数据集中的训练集来训练模型，并利用测试集来评估模型的性能。数据集附带的Jupyter Notebook也为用户提供了一个便捷的实验环境。
背景与挑战
背景概述
BBC-Dataset-News-Classification数据集，创建于21世纪初，源自爱尔兰都柏林大学学院（UCD）的研究项目。该数据集汇集了2004至2005年间BBC新闻网站上的2225篇文档，涉及五个主题领域：商业、娱乐、政治、体育和科技。它旨在为文本分类研究提供基准，帮助研究人员探索新闻文本的自动化分类问题，对自然语言处理和机器学习领域产生了显著影响。
当前挑战
数据集构建过程中，研究人员面临了多方面的挑战。首先，确保数据的多样性和代表性是一大挑战。其次，构建过程中涉及到的文本预处理、特征提取和模型评估等步骤均需要精细的设计与实施。此外，该数据集在解决新闻分类领域问题时，需要克服多类别分类的准确性挑战，提高分类模型的Kappa系数和准确度。
常用场景
经典使用场景
在自然语言处理与文本分类研究领域，BBC-Dataset-News-Classification数据集的典型应用场景是对新闻文本进行分类。该数据集包含了五个主题领域的新闻文章，为研究者提供了一个基准，以训练和评估分类模型的性能，进而实现对新闻文本的自动化分类。
解决学术问题
该数据集解决了文本分类中的多类别识别问题，特别是在新闻分类领域，有助于研究者在不同类别间建立高效的分类界限。其提供的标注数据使得模型可以在实际应用中区分商业、娱乐、政治、体育和技术等不同类型的新闻，对提高文本分类模型的准确性和鲁棒性具有重要的学术价值。
实际应用
在实际应用中，BBC-Dataset-News-Classification数据集可用于构建新闻推荐系统、内容审核工具以及信息过滤服务。它使得计算机能够对大量新闻内容进行快速而准确的分类，提高了信息处理的效率和质量。
数据集最近研究
最新研究方向
在文本分类领域，BBC-Dataset-News-Classification数据集近期被广泛用于探索新闻文本的自动化分类技术。研究者们致力于提升分类算法的精确度与效率，以实现对新闻的五类主题（商业、娱乐、政治、体育、科技）快速准确归类。当前研究聚焦于深度学习模型的优化，包括模型的结构调整与参数优化，以及利用tf-idf等特征提取技术提升分类性能。此外，该数据集在信息检索、自然语言处理等领域的研究中也具有重要价值，其应用不仅推动了新闻内容的智能处理，也为理解大规模文本数据中的主题分布提供了有力支撑。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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lmarena-ai/arena-hard-auto-v0.1
--- license: apache-2.0 dataset_info: features: - name: question_id dtype: string - name: category dtype: string - name: cluster dtype: string - name: turns list: - name: content dtype: string splits: - name: train num_bytes: 251691 num_examples: 500 download_size: 154022 dataset_size: 251691 configs: - config_name: default data_files: - split: train path: data/train-* --- ## Arena-Hard-Auto **Arena-Hard-Auto-v0.1** ([See Paper](https://arxiv.org/abs/2406.11939)) is an automatic evaluation tool for instruction-tuned LLMs. It contains 500 challenging user queries sourced from Chatbot Arena. We prompt GPT-4-Turbo as judge to compare the models' responses against a baseline model (default: GPT-4-0314). Notably, Arena-Hard-Auto has the highest *correlation* and *separability* to Chatbot Arena among popular open-ended LLM benchmarks ([See Paper](https://arxiv.org/abs/2406.11939)). If you are curious to see how well your model might perform on Chatbot Arena, we recommend trying Arena-Hard-Auto. Please checkout our GitHub repo on how to evaluate models using Arena-Hard-Auto and more information about the benchmark. If you find this dataset useful, feel free to cite us! ``` @article{li2024crowdsourced, title={From Crowdsourced Data to High-Quality Benchmarks: Arena-Hard and BenchBuilder Pipeline}, author={Li, Tianle and Chiang, Wei-Lin and Frick, Evan and Dunlap, Lisa and Wu, Tianhao and Zhu, Banghua and Gonzalez, Joseph E and Stoica, Ion}, journal={arXiv preprint arXiv:2406.11939}, year={2024} } ```
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