我们提出了上下文查询重写 (CQR) 数据集，用于多领域面向任务的口语对话系统，它是斯坦福对话语料库的扩展 (Eric et al., 2017a)。虽然以前的方法通过学习候选转换来解决不同模式的问题（Naik 等人，2018），但我们将参考解析任务建模为用户查询重构任务，其中对话状态被序列化为自然语言查询，可以由下游口语理解系统执行。

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Booster Dataset

立体视觉匹配

镜面与透明表面处理

我们提出了一种新颖的高分辨率且具有挑战性的立体数据集，将室内场景与密集且准确的地面真相差异进行注释。我们的数据集特有的是几个镜面和透明表面的存在，即最先进的立体声网络故障的主要原因。我们的采集管道利用了一种新颖的深时空立体声框架，该框架可以轻松，准确地以亚像素精度进行标记。我们总共发布了在64个不同场景中收集的419个样本，并用密集的地面真相差异进行注释。每个样本包括高分辨率对 (12 mpx)

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Polish Political Advertising Dataset

政治广告分析

自然语言处理

用于检测波兰语中特定文本块和政治广告类别的数据集。它包含 1,705 条人工注释的推文，标记有九个类别，这些类别构成波兰选举法下的竞选活动。

OpenDataLab2026-08-23 更新60

tabular-benchmark

机器学习基准

数据建模

This dataset is a curation of various datasets from openML and is curated to benchmark performance of various machine learning algorithms.

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