sebdg/supply_chain_q_a_conversion

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dataset_info:
features:
- name: input
dtype: string
- name: output
dtype: string
- name: instruction
dtype: string
- name: conversations
list:
- name: from
dtype: string
- name: value
dtype: string
- name: __index_level_0__
dtype: int64
splits:
- name: train
num_bytes: 987384
num_examples: 1780
download_size: 200302
dataset_size: 987384
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
---

原始信息汇总

数据集概述

数据集特征

• input: 数据类型为字符串。
• output: 数据类型为字符串。
• instruction: 数据类型为字符串。
• conversations: 包含以下子特征：
  • from: 数据类型为字符串。
  • value: 数据类型为字符串。
• index_level_0: 数据类型为整数64位。

数据集分割

• train:
  • 数据大小: 987384字节
  • 示例数量: 1780

数据集大小

• 下载大小: 200302字节
• 数据集大小: 987384字节

配置

• config_name: default
• data_files:
  • split: train
  • path: data/train-*

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个供应链映射本体的问答转换数据集，包含1,780条文本数据，每条数据由用户问题、专家答案、指令和对话列表组成，专门用于训练或评估模型在供应链本体领域的知识问答能力。数据集特点包括主题高度聚焦于供应链本体概念（如类、属性、关系），问题类型多样（如确认属性存在性、类定义、关系查询），并提供结构化对话格式，支持模型学习专业领域的精确回答。