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ai-vs-human|AI文本生成数据集|文本对比数据集
收藏huggingface2024-12-06 更新2024-12-12 收录
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https://huggingface.co/datasets/ilyasoulk/ai-vs-human
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该数据集包含原始文章及其由AI生成的补全内容。数据集中的每一对数据包括一个完整的人类编写的文章和一个由GPT-3.5 Turbo模型生成的AI补全内容。数据集规模在1K到10K之间。
创建时间：
2024-12-05
原始信息汇总
AI vs Human CNN Daily News 数据集
数据集描述
该数据集包含原始文章及其AI生成的补全内容。
数据字段
human: 原始完整文章ai: 使用GPT-3.5 Turbo生成的AI补全内容
使用说明
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
该数据集通过精心构建，旨在对比人工智能生成的文本与人类创作的文本。具体而言，数据集包含了原始完整的新闻文章及其由GPT-3.5 Turbo生成的补全版本。这些AI生成的补全部分是基于截断版本的文章生成的，从而形成了人类与AI文本的直接对比。
特点
此数据集的显著特点在于其直接对比了人类与AI的文本生成能力，提供了清晰的对比视角。每个数据样本包含两部分：原始的人类创作文章和AI生成的补全部分，这使得研究者能够直观地评估AI在文本生成任务中的表现。
使用方法
该数据集适用于多种自然语言处理任务，特别是文本分类和文本生成任务。研究者可以通过对比`human`和`ai`字段，评估AI在不同情境下的文本生成质量。此外，该数据集也可用于训练和验证模型，以提升AI在新闻文章生成方面的能力。
背景与挑战
背景概述
在自然语言处理领域，AI与人类文本生成的对比研究日益受到关注。AI vs Human数据集应运而生，旨在通过对比原始文章与AI生成的文本，评估AI在文本生成任务中的表现。该数据集由主要研究人员或机构基于CNN Daily Mail新闻数据构建，包含了原始文章及其由GPT-3.5 Turbo生成的补全版本。这一研究不仅有助于理解AI在文本生成中的能力，还为相关领域的模型优化提供了宝贵的资源。
当前挑战
AI vs Human数据集面临的挑战主要集中在两个方面。首先，确保AI生成的文本在语义和风格上与原始文章保持一致，这需要复杂的模型调优和评估机制。其次，数据集的构建过程中，如何有效地截断原始文章并生成合理的补全版本，也是一个技术难题。此外，评估AI生成文本的质量和准确性，需要开发新的评价指标和方法，以确保结果的客观性和可靠性。
常用场景
经典使用场景
在自然语言处理领域，'ai-vs-human'数据集的经典使用场景主要集中在文本生成与文本分类任务中。研究者通过对比原始文章与AI生成的文章，评估AI模型在生成连贯、准确文本方面的表现。这种对比分析不仅有助于优化AI生成模型的性能，还能揭示人类与机器在语言表达上的差异，为后续的语言模型改进提供重要参考。
实际应用
在实际应用中，'ai-vs-human'数据集被广泛用于新闻生成、内容创作和自动化写作等领域。通过对比AI生成的文本与人类撰写的文本，企业可以优化其自动化内容生成系统，确保生成的内容既符合语法规范，又具备较高的可读性和信息准确性。此外，该数据集还可用于训练和验证新闻推荐系统，提升用户体验和信息获取的效率。
衍生相关工作
基于'ai-vs-human'数据集，研究者们开展了一系列相关工作，包括但不限于改进文本生成模型的算法、开发新的文本质量评估指标，以及探索人类与AI在语言表达上的深层差异。这些工作不仅推动了自然语言处理技术的发展，还为AI在新闻、教育、娱乐等领域的应用提供了理论支持和技术基础。
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
热门数据集
基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集（2000-2022）
本研究提供了中国范围1km高质量的土壤湿度数据集-SMCI1.0(Soil Moisture of China by in situ data, version 1.0)，SMCI1.0是包含2000-2022年、日尺度、以10厘米为间隔10层深度（10-100cm）的高时空分辨率土壤湿度，数据单位为0.001m³/m³，缺失值为-999，投影为WGS1984。该数据集是以中国气象局提供的1,648个站点观测10层土壤湿度作为基准，使用ERA5_Land气象强迫数据、叶面积指数（LAI）、土地覆盖类型（Landtypes）、地形（DEM）和土壤特性（Soil properties）作为协变量，通过机器学习方式获得。本研究进行了两组实验以验证SMCI1.0的精度，时间尺度上：ubRMSE为0.041-0.052，R为0.883-0.919；空间尺度上：ubRMSE为0.045-0.051，R为0.866-0.893。 由于SMCI1.0是基于实地观测的土壤湿度，它可以作为现有基于模型和卫星数据集的有效补充。该数据产品可用于各种水文、气象、生态分析和建模，尤其在需要高质量、高分辨率土壤湿度的应用上至关重要。有关数据集的引用及详细描述，请阅读说明文档。为便于使用，本研究提供了两种不同分辨率的版本：30 秒（~1km）和0.1度（~9km）。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国知识产权局专利数据库
该数据集包含了中国知识产权局发布的专利信息，涵盖了专利的申请、授权、转让等详细记录。数据内容包括专利号、申请人、发明人、申请日期、授权日期、专利摘要等。
www.cnipa.gov.cn 收录
中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 收录
中国逐日降水数据集（1961-2022，0.1°/0.25°/0.5°）
CHM_PRE数据集基于中国境内及周边1961至今共2839个站点的日降水观测，在传统的“降水背景场 + 降水比值场”的数据集构建思路上，尝试应用月值降水约束和地形特征校正，并依据中国范围内约4万个高密度站点2015–2019年的日降水量插值后数据进行精度评价。经评估认为，CHM_PRE可以较好的表征降水的空间变异性，其日值时间序列与高密度站点日值降水观测结果之间的相关系数中位数为0.78，均方根误差中位数为8.8 mm/d，KGE值中位数为0.69，与目前常用的降水数据集（CGDPA、CN05.1、CMA V2.0）有很好的一致性。 数据集的时间范围为1961年至今，空间分辨率为0.1°、0.25°和0.5°，经纬度范围为18°N–54°N, 72°E–136°E。
国家青藏高原科学数据中心 收录
FAOSTAT Agricultural Data
FAOSTAT Agricultural Data 是由联合国粮食及农业组织（FAO）提供的全球农业数据集。该数据集涵盖了农业生产、贸易、价格、土地利用、水资源、气候变化、人口统计等多个方面的详细信息。数据包括了全球各个国家和地区的农业统计数据，旨在为政策制定者、研究人员和公众提供全面的农业信息。
www.fao.org 收录