环卫业垃圾分类问数垂类大模型语料数据

本数据集专为训练环卫行业垃圾分类管理领域垂类大语言模型而构建。当前垃圾分类数据查询依赖人工统计效率低下导致分类准确率监控滞后、多维度分类指标（可回收物/有害垃圾/厨余垃圾/其他垃圾）组合分析缺乏标准化数据支撑、分类趋势与减量效果难以量化评估、跨区域分类质量对比缺乏数据依据。本数据集通过垃圾分类数据清洗标准化、问题分类结构化、SQL生成与核验，构建覆盖月度垃圾总量统计、年度垃圾汇总、分类垃圾量统计、分类占比查询、可回收物统计、厨余垃圾统计、分类准确率查询、班组垃圾量统计等24类查询维度的语料集，形成问数需求-SQL语句-结果输出三元组数据。该语料可直接用于训练Text-to-SQL垃圾分类问数模型，推动垃圾分类管理从'人工逐月统计'向'AI智能研判'演进，并可横向复用至城市固废监管、生活垃圾分类考核、资源回收利用评估等场景。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

本数据集面向环卫行业垃圾分类管理领域垂类大语言模型训练，通过垃圾分类数据清洗标准化、问题分类结构化及SQL生成与核验，构建覆盖月度垃圾总量、年度垃圾汇总、分类垃圾量、分类占比、可回收物、厨余垃圾、分类准确率、班组垃圾量等24类查询维度的“问数需求-SQL语句-结果输出”三元组语料。该语料可直接用于训练Text-to-SQL垃圾分类问数模型，推动垃圾分类管理从人工逐月统计向AI智能研判演进，并可横向复用于城市固废监管、生活垃圾分类考核、资源回收利用评估等场景。