Groningen Meaning Bank

Name: Groningen Meaning Bank
Creator: OpenDataLab
Published: 2022-05-23T17:54:40+08:00

OpenXLab2026-04-18 收录

语义角色标注

语义解析

数据链接：

https://openxlab.org.cn/datasets/OpenDataLab/Groningen_Meaning_Bank 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

格罗宁根意义库是一个任何人都可以编辑的语义资源，它整合了各种语义现象，包括谓词-论元结构、范围、时态、主题角色、活力、代词和修辞关系。

提供机构：

OpenDataLab

创建时间：

2022-05-23

PAQ (Probably Asked Questions)

自然语言处理

机器学习

可能问的问题 (PAQ) 是一个非常大的资源，包含 6500 万个自动生成的 QA 对。 PAQ 是 65M 自然语言 QA 对的半结构化知识库 (KB)，模型可以记忆和/或学习从中检索。 PAQ 与传统 KB 的不同之处在于问题和答案以自然语言存储，并且生成的问题很可能出现在 ODQA 数据集中。 PAQ 是使用问题生成模型和维基百科自动构建的。

OpenDataLab2026-07-12 更新300

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.

OpenXLab40

Clothing Attributes Dataset

服装属性识别

细粒度分析

我们引入服装属性数据集，以促进学习对象视觉属性的研究。该数据集包含1856个图像，具有26个地面真相服装属性，例如 “长袖”，“有衣领” 和 “条纹图案”。标签是使用Amazon Mechanical Turk收集的。

OpenXLab80

CQR (Contextual Query Rewrite)

自然语言处理

对话系统

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。

OpenXLab40

Groningen Meaning Bank

资源简介：

相关数据集