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收藏rag-datasets/rag-mini-bioasq
该数据集主要用于问答和句子相似性任务,涉及生物医学领域。数据集包含两个配置:text-corpus和question-answer-passages,分别对应不同的数据文件路径。数据集来源于BioASQ任务11b的训练数据集,并通过`generate.py`脚本生成了子集。
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MUStARD++
MUStARD++是一个多模态讽刺检测数据集,由萨里大学创建,旨在通过语言、语音和视觉线索全面捕捉讽刺现象。数据集包含1202个视频样本,来源于多个流行电视节目,通过手动标注确保高质量的讽刺标签。创建过程中,研究者们通过多轮标注和验证确保数据的准确性和多样性。该数据集主要应用于自动讽刺检测,帮助机器理解并识别讽刺语境,解决讽刺识别中的多模态挑战。
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URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD
URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL,主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。
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CAP-DATA
CAP-DATA数据集由长安大学交通学院的研究团队创建,包含11,727个交通事故视频,总计超过2.19百万帧。该数据集不仅标注了事故发生的时间窗口,还提供了详细的文本描述,包括事故前的实际情况、事故类别、事故原因和预防建议。数据集的创建旨在通过结合视觉和文本信息,提高交通事故预测的准确性和解释性,从而支持更安全的驾驶决策系统。
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China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
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