yourbench_y1|语言模型评估数据集|多领域文本分析数据集

YourBench Y1 是一个精心策划的多领域文档数据集，专门设计用于评估语言模型在2024年7月之后生成的内容上的表现。该数据集包含来自8个不同领域的40个文档，每个文档都包含完整内容和由GPT-4-0824生成的摘要。数据集的文档平均长度约为10,756个GPT-2分词器标记，摘要长度约为130个标记。数据集涵盖了企业、金融、政府、健康、法律、杂项、新闻和研究等8个领域。每个文档包含唯一标识符、标题、类别、完整文本和摘要等字段。数据集还进行了详细的词汇、句子、嵌入空间和跨领域分析，以揭示其结构和内容特征。

原始信息汇总

🌟 YourBench Y1: A Diverse Domain Benchmark Dataset

数据集描述

YourBench Y1 是一个精心策划的文档数据集，涵盖8个不同的领域，专门设计用于评估语言模型在2024年7月之后生成的内容上的表现。该数据集提供了一个独特的基准，用于测试模型在多样化的专业和技术领域中的性能。

关键特性

• 📊 8个平衡的领域，每个领域包含5个文档（共40个文档）
• 📝 每个文档包含完整内容和GPT-4-0824生成的摘要（提示：“总结此内容”）
• 📈 平均内容长度：约10,756个token（GPT-2 tokenizer）
• 📋 一致的摘要长度：约130个token（GPT-2 tokenizer）
• 🎯 专注于2024年7月之后的内容
• 🔍 高质量、专业编写的内容

领域

数据集包括以下领域的文档：

1. 企业（5个文档）
2. 金融（5个文档）
3. 政府（5个文档）
4. 健康（5个文档）
5. 法律（5个文档）
6. 杂项（5个文档）
7. 新闻（5个文档）
8. 研究（5个文档）

数据集结构

每个文档包含以下字段：

python { id: str, # 唯一标识符 title: str, # 文档标题 category: str, # 领域类别 content: str, # 完整文档文本 summary: str # 人工编写的摘要 }

数据集分析

1. Token-Level Analysis

2. Vocabulary Analysis

• 词汇增长：显示独特词汇随着总词汇的累积情况，揭示内容复杂性
• 词汇丰富度：展示内容和摘要中的词汇密度分布
• 内容显示更高的词汇丰富度（平均：0.48），而摘要（平均：0.41）
• 摘要保持一致的词汇丰富度，尽管长度有所变化

3. Sentence-Level Analysis

• 句子复杂度：内容显示句子长度的更高方差，而摘要
• 摘要一致性：摘要保持更均匀的句子长度
• 内容中的平均句子长度：21.3个词
• 摘要中的平均句子长度：18.7个词

4. 内容长度分布（GPT-2 Tokens）

• 平均值：10,756个token
• 中位数：4,107个token
• 范围：355到65,455个token
• 标准差：15,868个token
• 分布显示右偏模式，大多数文档在1.5K-13.5K个token之间

5. 摘要长度分布（GPT-2 Tokens）

• 平均值：130个token
• 中位数：129个token
• 范围：93到166个token
• 标准差：17个token
• 显示围绕130个token的紧密正态分布

6. 压缩比分析

• 平均压缩比：0.066（≈15:1压缩）
• 中位数：0.032（≈31:1压缩）
• 范围：0.002到0.330
• 显示不同文档长度之间的有效信息提取

7. 文本复杂度指标

• 词汇丰富度在内容和摘要之间显著变化
• 摘要保持一致的信息密度
• 平均句子长度显示不同文档类型的适当变化

8. Embedding Space Analysis

9. Cross-Domain Analysis

10. Document Similarity Analysis

加载和使用数据集

您可以使用Hugging Face datasets库加载数据集：

python from datasets import load_dataset

加载数据集

dataset = load_dataset("sumuks/yourbench_y1")

访问训练集

train_data = dataset[train]

示例：打印第一个文档

print(train_data[0])

引用

如果您在研究中使用此数据集，请引用：

bibtex @misc{yourbench2024, title={YourBench Y1: A Diverse Domain Benchmark Dataset}, author={YourBench Team}, year={2024}, howpublished={Hugging Face Datasets}, url={https://huggingface.co/datasets/sumuks/yourbench_y1} }

许可证

此数据集在Creative Commons Attribution 4.0 International License下发布。

限制和偏见

• 数据集相对较小（40个文档），可能无法捕捉每个领域内的所有变化。这旨在作为一个概念验证。
• 内容仅以英语提供
• 尽管努力确保质量，但文档选择中可能存在一些固有偏见
• 数据集专注于专业和正式内容，可能不代表随意或非正式的写作风格

致谢

我们感谢所有帮助收集、策划和验证此数据集的贡献者。特别感谢领域专家，他们帮助确保每个类别中内容的质量和相关性。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

YourBench Y1数据集的构建基于对8个不同领域的精心筛选，每个领域包含5份文档，共计40份文档。这些文档的内容生成或发布时间均在2024年7月之后，旨在为语言模型提供一个评估其在当代内容上表现的多领域基准。每份文档不仅包含完整的文本内容，还附有由GPT-4-0824生成的摘要，确保了数据集的多样性和实用性。

使用方法

使用YourBench Y1数据集时，用户可以通过Hugging Face的datasets库轻松加载数据。加载后，用户可以访问训练集并进行各种自然语言处理任务，如文本分类、摘要生成、文本生成等。数据集的结构清晰，每份文档包含唯一标识符、标题、领域类别、完整文本和摘要，便于用户进行深入分析和模型训练。

背景与挑战

背景概述

YourBench Y1数据集是由专业团队精心策划的多领域文档集合，旨在评估语言模型在2024年7月之后生成的内容上的表现。该数据集涵盖了8个不同领域，每个领域包含5份文档，总计40份文档。这些文档不仅包含完整的文本内容，还附有由GPT-4-0824生成的摘要，旨在为语言模型的性能评估提供一个独特的基准。YourBench Y1的创建不仅填补了现有数据集在当代内容上的空白，还为跨领域的语言模型评估提供了宝贵的资源。

当前挑战

YourBench Y1数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据集规模较小，仅包含40份文档，可能无法全面捕捉每个领域的所有变异。其次，所有内容均为英语，限制了其在多语言环境中的应用。此外，尽管努力确保内容质量，但仍可能存在选择偏差。最后，数据集主要聚焦于专业和正式内容，可能无法代表非正式或随意的写作风格。这些挑战不仅影响了数据集的广泛适用性，也对模型的泛化能力提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

YourBench Y1数据集的经典使用场景主要集中在多领域文本分类、摘要生成和文本生成任务上。由于该数据集涵盖了从企业、金融到法律、健康等多个专业领域的文档，研究人员可以利用这些文档进行跨领域的文本分类模型训练，以评估模型在不同领域中的泛化能力。此外，数据集中的每篇文档都附带了由GPT-4生成的摘要，这为摘要生成任务提供了高质量的训练数据，尤其是在需要生成简洁且信息丰富的摘要时。

解决学术问题

YourBench Y1数据集解决了多领域文本处理中的几个关键学术问题。首先，它为跨领域文本分类提供了丰富的训练数据，帮助研究人员探索模型在不同领域中的适应性和鲁棒性。其次，数据集中的摘要生成任务为信息压缩和摘要生成算法的研究提供了宝贵的资源，尤其是在需要从长篇文档中提取关键信息时。此外，该数据集还为文本生成和文本相似度计算等任务提供了多领域的基准数据，推动了相关领域的研究进展。

实际应用

YourBench Y1数据集在实际应用中具有广泛的应用前景。在企业领域，该数据集可用于自动生成财务报告摘要或法律文档的简要概述，从而提高工作效率。在医疗领域，数据集中的健康相关文档可用于训练模型，自动生成病历摘要或研究报告的简要概述，帮助医生快速获取关键信息。此外，在新闻和政府领域，该数据集也可用于自动生成新闻摘要或政策文件的简要概述，为公众提供更便捷的信息获取途径。

数据集最近研究

最新研究方向

YourBench Y1数据集在多领域文本处理领域引起了广泛关注，其独特之处在于涵盖了从2024年7月之后的多个专业领域内容，为语言模型在当代内容上的表现提供了全面的评估基准。该数据集的前沿研究方向主要集中在跨领域文本理解和生成模型的性能优化上。通过分析不同领域的文本特征，研究人员致力于提升模型在复杂内容中的信息提取和摘要生成能力。此外，数据集的多样性也为零样本分类和文本相似度计算等任务提供了新的研究视角。YourBench Y1的推出不仅推动了多领域文本处理技术的发展，还为未来语言模型的应用提供了宝贵的实践经验。