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BookCorpus|文本分析数据集|自然语言处理数据集
收藏OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录
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https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/BookCorpus
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链接失效反馈资源简介：
BookCorpus是由未出版的作者撰写的大量免费小说书籍，其中包含16种不同子流派 (例如，浪漫，历史，冒险等) 的11,038本书 (约74m句子和1g单词)。
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-05-23
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
BookCorpus数据集的构建基于对大量在线书籍的收集与整理。该数据集通过自动化爬虫技术，从公开的电子书库中提取文本内容，涵盖了多种文学体裁和主题。构建过程中，数据集的创建者特别关注文本的多样性和质量，确保每一本书籍都经过初步筛选和清洗，以去除噪声和无关信息，从而提供一个高质量的文本语料库。
特点
BookCorpus数据集以其庞大的规模和丰富的内容著称，包含了超过11,000本书籍的完整文本。这些书籍涵盖了小说、非小说、学术著作等多种类型，为自然语言处理研究提供了广泛的语言材料。此外，该数据集的文本具有较高的语言复杂性和多样性，适合用于训练和评估各种语言模型，尤其是在需要处理长文本和复杂语境的任务中表现尤为突出。
使用方法
BookCorpus数据集主要用于自然语言处理领域的研究和开发，特别是预训练语言模型和文本生成任务。研究人员可以通过下载该数据集，将其用于训练深度学习模型，如BERT、GPT等，以提升模型对自然语言的理解和生成能力。此外，该数据集也可用于文本分类、情感分析、机器翻译等多种应用场景，为学术界和工业界提供了一个宝贵的资源库。
背景与挑战
背景概述
BookCorpus数据集由Yukun Zhu等人于2015年创建，主要用于自然语言处理领域的预训练模型研究。该数据集包含了超过11,000本未出版的书籍，涵盖了多种文体和主题，为研究人员提供了一个丰富且多样化的文本资源。其核心研究问题是如何利用大规模文本数据进行语言模型的预训练，以提高模型在下游任务中的表现。BookCorpus的发布对自然语言处理领域产生了深远影响，尤其是在BERT等预训练语言模型的开发中起到了关键作用。
当前挑战
BookCorpus数据集在构建过程中面临了多个挑战。首先，数据集的多样性和质量控制是一个重要问题，确保文本的多样性同时避免低质量内容对模型训练的影响。其次，数据集的版权问题也是一个不可忽视的挑战，未出版书籍的版权归属复杂，增加了数据集的获取难度。此外，如何有效地利用这些文本数据进行预训练，以最大化模型的学习效果，也是研究人员需要解决的关键问题。
发展历史
创建时间与更新
BookCorpus数据集由Yukun Zhu等人于2015年创建，旨在为自然语言处理领域提供大规模的文本数据。该数据集自创建以来，未有公开的更新记录。
重要里程碑
BookCorpus的创建标志着大规模文本数据在自然语言处理研究中的重要性得到认可。其首次公开发布于2015年，迅速成为预训练语言模型如BERT和GPT-2的重要数据源。这一数据集的引入，极大地推动了基于深度学习的语言模型的发展，特别是在文本理解和生成任务中。
当前发展情况
目前，BookCorpus仍然是自然语言处理领域的重要资源之一，尽管近年来出现了更多大规模和多样化的文本数据集，如Common Crawl和Wikipedia。BookCorpus的贡献在于其为早期预训练模型提供了丰富的文本语料，促进了模型在多种语言任务中的表现。随着技术的进步，BookCorpus的影响力虽有所减弱，但其历史地位和在早期研究中的作用不可忽视。
发展历程
- BookCorpus首次发表，由Yukun Zhu等人提出，旨在为自然语言处理任务提供大规模的文本数据集。
- BookCorpus首次应用于BERT模型的预训练，显著提升了模型在多项自然语言处理任务中的表现。
- 随着BERT的成功，BookCorpus被广泛应用于其他预训练语言模型，如RoBERTa和ALBERT，进一步验证了其数据质量与价值。
- BookCorpus的数据集规模和多样性被进一步扩展，以支持更复杂的自然语言处理研究和应用。
常用场景
经典使用场景
在自然语言处理领域，BookCorpus数据集以其丰富的文本资源成为预训练语言模型的经典数据源。该数据集包含了大量的小说文本，涵盖了多种风格和主题，为模型提供了广泛的语境和词汇多样性。通过使用BookCorpus，研究者能够训练出具有强大语言理解和生成能力的模型，如BERT和GPT系列，这些模型在文本分类、情感分析和机器翻译等任务中表现卓越。
实际应用
在实际应用中，BookCorpus数据集为多种自然语言处理任务提供了强大的支持。例如，在智能客服系统中，基于BookCorpus预训练的模型能够更准确地理解用户查询并提供相应的解答。在内容推荐系统中，该数据集训练的模型能够更好地捕捉用户的阅读偏好，从而提供个性化的推荐服务。此外，BookCorpus还广泛应用于自动文本摘要、机器翻译和语音识别等领域，显著提升了这些应用的性能和用户体验。
衍生相关工作
BookCorpus数据集的发布激发了一系列相关研究和工作。例如，基于BookCorpus的预训练模型BERT和GPT系列，不仅在学术界引起了广泛关注，还推动了自然语言处理技术的快速发展。这些模型在多个基准测试中取得了突破性成果，进一步促进了模型的优化和应用扩展。此外，BookCorpus的成功也启发了其他领域构建类似的文本数据集，如医学文本数据集和法律文本数据集，为跨领域的自然语言处理研究提供了新的资源和方法。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
lmarena-ai/arena-hard-auto-v0.1
--- license: apache-2.0 dataset_info: features: - name: question_id dtype: string - name: category dtype: string - name: cluster dtype: string - name: turns list: - name: content dtype: string splits: - name: train num_bytes: 251691 num_examples: 500 download_size: 154022 dataset_size: 251691 configs: - config_name: default data_files: - split: train path: data/train-* --- ## Arena-Hard-Auto **Arena-Hard-Auto-v0.1** ([See Paper](https://arxiv.org/abs/2406.11939)) is an automatic evaluation tool for instruction-tuned LLMs. It contains 500 challenging user queries sourced from Chatbot Arena. We prompt GPT-4-Turbo as judge to compare the models' responses against a baseline model (default: GPT-4-0314). Notably, Arena-Hard-Auto has the highest *correlation* and *separability* to Chatbot Arena among popular open-ended LLM benchmarks ([See Paper](https://arxiv.org/abs/2406.11939)). If you are curious to see how well your model might perform on Chatbot Arena, we recommend trying Arena-Hard-Auto. Please checkout our GitHub repo on how to evaluate models using Arena-Hard-Auto and more information about the benchmark. If you find this dataset useful, feel free to cite us! ``` @article{li2024crowdsourced, title={From Crowdsourced Data to High-Quality Benchmarks: Arena-Hard and BenchBuilder Pipeline}, author={Li, Tianle and Chiang, Wei-Lin and Frick, Evan and Dunlap, Lisa and Wu, Tianhao and Zhu, Banghua and Gonzalez, Joseph E and Stoica, Ion}, journal={arXiv preprint arXiv:2406.11939}, year={2024} } ```
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YOLO-dataset
该数据集用于训练YOLO模型，包括分类、检测和姿态识别模型。目前支持v8版本，未来计划支持更多版本。
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WideIRSTD Dataset
WideIRSTD数据集包含七个公开数据集：SIRST-V2、IRSTD-1K、IRDST、NUDT-SIRST、NUDT-SIRST-Sea、NUDT-MIRSDT、Anti-UAV，以及由国防科技大学团队开发的数据集，包括模拟陆基和太空基数据，以及真实手动标注的太空基数据。数据集包含具有各种目标形状（如点目标、斑点目标、扩展目标）、波长（如近红外、短波红外和热红外）、图像分辨率（如256、512、1024、3200等）的图像，以及不同的成像系统（如陆基、空基和太空基成像系统）。
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AMASS_Retargeted_for_G1
这是一个针对G1人形机器人的AMASS数据集重定向版本，已经格式化为IsaacLab的AMP运动加载器使用，且与ProtoMotions兼容。
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VEDAI
用于训练YOLO模型的VEDAI数据集，包含图像和标签，用于目标检测和跟踪。
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