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Cornell Movie Dialogs Corpus|自然语言处理数据集|对话系统数据集
收藏github2024-10-01 更新2024-10-02 收录
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https://github.com/AnovaYoung/Context-Aware-Chatbot-Using-DialoGPT-
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链接失效反馈资源简介：
Cornell Movie Dialogs Corpus是一个从电影剧本中收集的虚构对话集合。由于其对话的丰富性和多样性，非常适合用于训练和评估对话代理。
创建时间：
2024-10-01
原始信息汇总
Context-Aware-Chatbot-Using-DialoGPT
数据集描述
数据集名称
Cornell Movie Dialogs Corpus
数据来源
https://www.kaggle.com/datasets/rajathmc/cornell-moviedialog-corpus
数据内容
- 电影数量：617部
- 角色数量：超过10,000个
- 对话数量：约83,000个
- 语句数量：约304,000条
- 语言：主要为英语
数据结构
- movie_lines.txt: 包含对话的单个语句，字段包括：
- Line ID：每条语句的唯一标识符
- Character ID：说话角色的标识符
- Movie ID：电影的标识符
- Character Name：角色名称
- Utterance Text：实际的对话语句
- movie_conversations.txt: 通过列出形成每对角色之间对话的语句ID序列来定义对话
数据集大小
总数据集大小约为20 MB，格式为纯文本。
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Cornell Movie Dialogs Corpus的构建基于从多部电影中提取的角色对话和台词。该数据集分为两个主要部分：Lines Data和Conversations Data。Lines Data包含每个角色的独立台词及其元数据，如电影ID和角色ID。Conversations Data则记录了角色间的对话序列，每个对话链接到Lines Data中的特定台词。数据预处理阶段包括数据清洗、截断处理以适应模型输入长度限制，以及对DialoGPT模型进行必要的特殊标记处理。
特点
Cornell Movie Dialogs Corpus的主要特点在于其丰富的电影对话内容，涵盖了多种情境和角色互动，为对话生成模型提供了多样化的训练数据。此外，该数据集的结构化设计使得对话序列和独立台词之间的关联清晰，便于模型理解和生成连贯的对话。数据集的预处理步骤确保了数据的质量和适用性，为模型的训练和评估提供了坚实的基础。
使用方法
使用Cornell Movie Dialogs Corpus时，首先需下载并准备数据，确保数据经过适当的清洗和格式化。对于DialoGPT模型，可通过提供的训练脚本进行模型训练，调整超参数以优化性能。对于GPT-4模型，则通过OpenAI API进行推理，利用清洗后的对话输入生成响应。最后，运行评估脚本以计算BLEU、ROUGE-L和准确性等指标，比较不同模型的表现。
背景与挑战
背景概述
Cornell Movie Dialogs Corpus（康奈尔电影对话语料库）是一个广泛应用于自然语言处理领域的数据集，由康奈尔大学的研究人员创建。该数据集包含了从多部电影中提取的角色对话和台词，旨在为对话生成和聊天机器人等应用提供丰富的语料资源。其核心研究问题是如何利用这些电影对话数据来训练和评估对话生成模型，以实现自然、连贯的对话响应。该数据集的创建和应用对对话系统的发展具有重要影响，特别是在提升聊天机器人的交互质量和自然度方面。
当前挑战
Cornell Movie Dialogs Corpus在构建和应用过程中面临多项挑战。首先，数据集的预处理阶段需要进行数据清洗和截断，以确保对话长度适配模型输入限制，这增加了数据处理的复杂性。其次，在模型训练过程中，特别是对于DialoGPT模型，需要采用梯度累积等技术来优化内存使用和稳定训练，这对计算资源和训练策略提出了高要求。此外，评估模型的性能时，如何准确衡量生成对话与实际对话的相似度，使用BLEU和ROUGE-L等指标进行评估，也是一个重要的挑战。
常用场景
经典使用场景
Cornell Movie Dialogs Corpus 数据集的经典使用场景主要集中在构建和评估对话生成模型，特别是基于GPT系列的模型。通过该数据集，研究者能够训练和微调如DialoGPT和GPT-4等先进的对话模型，以生成自然且连贯的对话响应。这些模型在处理电影对话数据时，能够捕捉到复杂的语言结构和上下文信息，从而提升对话系统的质量和逼真度。
解决学术问题
Cornell Movie Dialogs Corpus 数据集解决了对话生成领域中的多个关键学术问题。首先，它为研究者提供了一个丰富的资源，用于训练和评估对话模型的性能，特别是在处理长对话和复杂上下文时。其次，通过该数据集，研究者能够探索和优化对话生成模型的各种技术，如梯度累积和批处理，以提高模型的效率和稳定性。此外，该数据集还促进了对话生成模型在多轮对话中的表现评估，推动了对话系统在自然语言处理领域的研究进展。
衍生相关工作
Cornell Movie Dialogs Corpus 数据集催生了多项相关经典工作。例如，基于该数据集的研究已经推动了对话生成模型的技术进步，特别是在处理长对话和复杂上下文方面。此外，该数据集还被用于开发和评估多种对话生成模型，如DialoGPT和GPT-4，这些模型在自然语言处理领域取得了显著的成果。通过这些研究，对话生成模型的性能得到了显著提升，为未来的对话系统研究奠定了坚实的基础。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
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54 个
任务类型
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全国 1∶200 000 数字地质图（公开版）空间数据库
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DataCite Commons 收录
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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。
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arXiv 收录