mbien/recipe_nlg|文本生成数据集|食谱数据数据集
收藏数据集概述
数据集描述
数据集摘要
RecipeNLG 是一个用于半结构化文本生成的烹饪食谱数据集。该数据集基于 Recipe1M+ 数据集,提供了超过 100 万条新的、预处理和去重后的食谱。
支持的任务和排行榜
[更多信息待补充]
语言
该数据集为英语。
数据集结构
数据实例
json { "id": 0, "title": "No-Bake Nut Cookies", "ingredients": [ "1 c. firmly packed brown sugar", "1/2 c. evaporated milk", "1/2 tsp. vanilla", "1/2 c. broken nuts (pecans)", "2 Tbsp. butter or margarine", "3 1/2 c. bite size shredded rice biscuits" ], "directions": [ "In a heavy 2-quart saucepan, mix brown sugar, nuts, evaporated milk and butter or margarine.", "Stir over medium heat until mixture bubbles all over top.", "Boil and stir 5 minutes more. Take off heat.", "Stir in vanilla and cereal; mix well.", "Using 2 teaspoons, drop and shape into 30 clusters on wax paper.", "Let stand until firm, about 30 minutes." ], "link": "www.cookbooks.com/Recipe-Details.aspx?id=44874", "source": 0, "ner": [ "brown sugar", "milk", "vanilla", "nuts", "butter", "bite size shredded rice biscuits" ] }
数据字段
id
(int
): 唯一标识符。title
(str
): 食谱的标题。ingredients
(list
ofstr
): 食谱的原料列表。directions
(list
ofstr
): 食谱的步骤说明。link
(str
): 食谱的 URL 链接。source
(ClassLabel
): 食谱记录的来源,可能的值为 {"Gathered", "Recipes1M"}:- "Gathered" (0): 从多个烹饪网页上通过网络爬虫脚本收集的额外食谱。
- "Recipes1M" (1): 来自 "Recipe1M+" 数据集的食谱。
ner
(list
ofstr
): 食物实体的命名实体识别。
数据分割
数据集包含一个单独的 train
分割。
数据集创建
策划理由
[更多信息待补充]
源数据
[更多信息待补充]
注释
[更多信息待补充]
个人和敏感信息
[更多信息待补充]
使用数据的注意事项
数据集的社会影响
[更多信息待补充]
偏见的讨论
[更多信息待补充]
其他已知限制
[更多信息待补充]
附加信息
数据集策展人
[更多信息待补充]
许可信息
使用 RecipeNLG 数据集需遵守以下条款和条件:
- 仅用于非商业研究和教育目的。
- 不提供任何关于数据集的保证。
- 使用数据集产生的任何责任由使用者自行承担。
- 可以与同意这些条款和条件的研究伙伴和同事共享数据集。
- 如果使用者受雇于营利性商业实体,该雇主也受这些条款和条件的约束。
引用信息
bibtex @inproceedings{bien-etal-2020-recipenlg, title = "{R}ecipe{NLG}: A Cooking Recipes Dataset for Semi-Structured Text Generation", author = "Bie{ }, Micha{l} and Gilski, Micha{l} and Maciejewska, Martyna and Taisner, Wojciech and Wisniewski, Dawid and Lawrynowicz, Agnieszka", booktitle = "Proceedings of the 13th International Conference on Natural Language Generation", month = dec, year = "2020", address = "Dublin, Ireland", publisher = "Association for Computational Linguistics", url = "https://www.aclweb.org/anthology/2020.inlg-1.4", pages = "22--28", }
贡献
感谢 @abhishekkrthakur 添加此数据集。
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2020)
中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Data,以下简称 CMFD)是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素,时间分辨率为 3 小时,水平空间分辨率为 0.1°,时间长度为 70 年(1951~2020 年),覆盖了 70°E~140°E,15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据,并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品,其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展,其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本,而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集,但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外,在制作 CMFD 2.0 的过程中,研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息,显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时,CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年,并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同,但其有效数据扩展到了中国之外,能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用,CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量,包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外,CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术,转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中,从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7,但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变,故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致,仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新,以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中,计划于 2025 年上半年发布,从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
MAV-VID, Drone-vs-Bird, Anti-UAV
本研究涉及三个数据集:MAV-VID、Drone-vs-Bird和Anti-UAV,总计包含241个视频,共计331,486张图像。这些数据集由杜伦大学创建,用于无人机视觉检测和跟踪的研究。数据集内容丰富,包括从地面和无人机搭载的摄像头捕获的图像,涵盖了多种环境和条件。创建过程中,数据集经过精心标注和处理,以确保数据质量。这些数据集主要用于评估和改进无人机检测和跟踪技术,特别是在复杂环境和动态场景中的应用。
arXiv 收录
MedDialog
MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
github 收录
AISHELL/AISHELL-1
Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库,由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音,录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行,并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查,手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用,旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。
hugging_face 收录
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录