five

microsoft/crd3|对话理解数据集|抽象摘要数据集

收藏
hugging_face2024-01-18 更新2024-05-25 收录
对话理解
抽象摘要
下载链接:
https://hf-mirror.com/datasets/microsoft/crd3
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
CRD3(Critical Role Dungeons and Dragons Dataset)数据集是从159集Critical Role节目中转录的文本对话,包含398,682个对话回合,并附有从Fandom wiki收集的摘要。Critical Role是一个无剧本的直播节目,固定的一群人玩《龙与地下城》这款开放式的角色扮演游戏。数据集在语言学上具有独特性,因为叙述完全通过玩家的协作和口头互动生成。每个对话都有大量的回合、多个不同详细程度的摘要,并与之前的对话有语义上的联系。数据集主要用于摘要生成、文本生成和对话建模等任务。

CRD3(Critical Role Dungeons and Dragons Dataset)数据集是从159集Critical Role节目中转录的文本对话,包含398,682个对话回合,并附有从Fandom wiki收集的摘要。Critical Role是一个无剧本的直播节目,固定的一群人玩《龙与地下城》这款开放式的角色扮演游戏。数据集在语言学上具有独特性,因为叙述完全通过玩家的协作和口头互动生成。每个对话都有大量的回合、多个不同详细程度的摘要,并与之前的对话有语义上的联系。数据集主要用于摘要生成、文本生成和对话建模等任务。
提供机构:
microsoft
原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

  • 名称: CRD3 (Critical Role Dungeons and Dragons Dataset)

语言

  • 语言: 英语

许可证

  • 许可证: cc-by-sa-4.0

多语言性

  • 多语言性: 单语种

源数据集

  • 源数据集: 原始数据

任务类别

  • 任务类别:
    • 摘要生成
    • 文本生成
    • 填充掩码

任务ID

  • 任务ID: 对话建模

数据集大小

  • 数据集大小: 10K<n<100K

数据集特征

  • 特征:
    • chunk: 字符串类型
    • chunk_id: 整数类型 (int32)
    • turn_start: 整数类型 (int32)
    • turn_end: 整数类型 (int32)
    • alignment_score: 浮点数类型 (float32)
    • turns: 字典类型,包含以下序列:
      • names: 字符串序列
      • utterances: 字符串序列
      • number: 整数类型 (int32)

数据分割

  • 分割:
    • train: 38,969 实例,236605152 字节
    • test: 7,500 实例,40269203 字节
    • validation: 6,327 实例,41543528 字节

下载和数据集大小

  • 下载大小: 117519820 字节
  • 数据集大小: 318417883 字节

数据集创建

  • 源数据:
    • 来自 Critical Role 节目的159集,转录为文本对话。
    • 摘要来自 Critical Role Fandom wiki。

许可证信息

  • 许可证: 创意共享 Attribution-ShareAlike 4.0 国际 (cc-by-sa-4.0)

引用信息

bibtex @inproceedings{ title = {Storytelling with Dialogue: A Critical Role Dungeons and Dragons Dataset}, author = {Rameshkumar, Revanth and Bailey, Peter}, year = {2020}, publisher = {Association for Computational Linguistics}, conference = {ACL} }

用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

LFW

人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像,每张图像均给出对应的人名,共有5749人,且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250,绝大部分为彩色图像,但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download

AI_Studio 收录

中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2023)

该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

国家青藏高原科学数据中心 收录

Google Scholar

Google Scholar是一个学术搜索引擎,旨在检索学术文献、论文、书籍、摘要和文章等。它涵盖了广泛的学科领域,包括自然科学、社会科学、艺术和人文学科。用户可以通过关键词搜索、作者姓名、出版物名称等方式查找相关学术资源。

scholar.google.com 收录

flames-and-smoke-datasets

该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集,包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述,包括数据来源、图像数量、标注信息等。

github 收录

Global Volcanism Program (GVP)

该数据集包含了全球火山活动的详细信息,包括火山的位置、类型、历史喷发记录、喷发频率等。数据集还提供了关于火山活动的研究报告和相关文献的链接。

volcano.si.edu 收录