LexC-Gen数据集是为低资源语言生成的情感分析数据集，使用了大型语言模型（BLOOMZ-7.1B）和双语词典（Gatitos）进行生成。数据集支持多种低资源语言，如Acehnese、Balinese等，并包含训练集和验证集。数据集的每个实例包含id、text和label三个字段，label表示情感分类的标签（0：负面，1：中性，2：正面）。数据集的主要用途是用于文本分类和情感分类任务。

Hugging Face2024-02-27 更新200

BatsResearch/sib200-LexC-Gen

低资源语言

文本分类

LexC-Gen数据集是为SIB-200主题分类任务设计的，专为极低资源语言生成。该数据集使用大型语言模型（LLMs）和双语词典生成，涵盖10种语言。每个数据实例包含id、text和label三个特征。数据集分为train和validation两个部分，并根据语言和大小有不同的配置。该数据集是合成的，由于翻译不完美，可能包含英文单词。README文件还提供了数据集的创建背景、使用注意事项、许可信息

Hugging Face2024-02-27 更新170

BatsResearch/planetarium

自动化任务规划

AI问题求解

Planetarium🪐数据集是一个用于评估大型语言模型（LLMs）在将自然语言描述的计划问题翻译成PDDL（Planning Domain Definition Language）方面的能力的数据集和基准。该数据集包含来自Blocks World和Gripper领域的PDDL和自然语言描述的计划问题对。任务是将各种初始和目标设置的自然语言描述翻译成正式的PDDL问题描述。数据集还描述了Bloc

Hugging Face2025-02-25 更新250

BatsResearch/bonito-experiment-eval

自然语言处理

模型评估

--- configs: - config_name: contract_nli data_files: - path: contract_nli/*.arrow split: test - config_name: privacy_qa data_files: - path: privacy_qa/*.arrow split: test - config_name

Hugging Face2024-02-26 更新170

BatsResearch/trove-lib-documentation-assets

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