IBM Debater® Labeled Emphasized Words in Speech

kaggle2024-05-10 更新2024-05-11 收录

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2024-05-10

Debate Speeches Dataset

该数据集是一个包含3,685场辩论演讲的大型数据集，这些演讲都被标注了针对辩论关系的反驳内容。该数据集涵盖了针对不同议题的支持和反对演讲，这些演讲被分为明确反驳和隐含反驳两类。此外，数据集还包括了人工校正的转录文本和录音文件。其中，支持性演讲有1,797场，反对性演讲有1,888场，这些演讲中包含了明确和隐含的反驳内容。该数据集的规模为3,685场演讲，其任务目标是检测能够有效反驳给定文本中提出的

arXiv90

IBM Debater Mention Detection Benchmark

用于提及检测的大型高质量基准数据集。提及检测的目标是将文本中提到的实体/概念映射到知识库中的正确概念。基准包含命名实体以及其他类型实体的注释，这些注释在不同类型的文本上进行注释，范围从从Wikipedia获取的干净文本到嘈杂的语音数据。该基准是通过高度控制的众包流程建立的，以确保其质量。有3000个句子，在维基百科句子中总共有6375个提及，在口语句子中总共有6239个提及。

OpenXLab10

Debate Speech Evaluation Dataset

辩论演讲评估数据集是IBM研究团队为了评估LLM判断能力而创建的。该数据集包含超过600个经过精心标注的辩论演讲，涵盖了各种话题。每个演讲都由15位经验丰富的人类评估者进行评分，以评估其是否为支持话题的良好开场白。数据集包括152个由人类专家辩论者撰写的演讲，以及479个由六种不同合成流程生成的演讲，这些合成流程包括基于摘要提取、论点挖掘、GPT-2生成、人类撰写论点拼接和自动辩论系统。该数据集旨

arXiv2025-06-05 更新1200

IBM Debater Mention Detection Benchmark

OpenDataLab2026-07-05 更新90

debate_speeches

该数据集包含关于开场演讲的详细信息，包括演讲的主题、来源、文本内容以及对演讲质量的多维度评价。数据集分为训练集，适用于机器学习模型的训练。

Hugging Face2024-10-28 更新1640