five

Bushman78/Fantasy101

收藏
Hugging Face2023-05-31 更新2024-03-04 收录
下载链接:
https://hf-mirror.com/datasets/Bushman78/Fantasy101
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
--- license: openrail pretty_name: Dungeons and dragons size_categories: - 1B<n<10B --- # Dataset Card for Dataset Name ## Dataset Description - **Homepage:** - **Repository:** - **Paper:** - **Leaderboard:** - **Point of Contact:** ### Dataset Summary This dataset card aims to be a base template for new datasets. It has been generated using [this raw template](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/src/huggingface_hub/templates/datasetcard_template.md?plain=1). ### Supported Tasks and Leaderboards [More Information Needed] ### Languages [More Information Needed] ## Dataset Structure ### Data Instances [More Information Needed] ### Data Fields [More Information Needed] ### Data Splits [More Information Needed] ## Dataset Creation ### Curation Rationale [More Information Needed] ### Source Data #### Initial Data Collection and Normalization [] #### Who are the source language producers? [python] ### Annotations #### Annotation process [More Information Needed] #### Who are the annotators? [More Information Needed] ### Personal and Sensitive Information [More Information Needed] ## Considerations for Using the Data ### Social Impact of Dataset [More Information Needed] ### Discussion of Biases [More Information Needed] ### Other Known Limitations [More Information Needed] ## Additional Information ### Dataset Curators [More Information Needed] ### Licensing Information [More Information Needed] ### Citation Information [More Information Needed] ### Contributions [More Information Needed]

--- 许可证:开放铁路许可证(openrail) 正式名称:龙与地下城(Dungeons & Dragons) 规模类别: - 10亿 < 样本数 < 100亿 --- # 龙与地下城数据集卡片 ## 数据集描述 - **主页:** - **代码仓库:** - **相关论文:** - **排行榜:** - **联系人:** ### 数据集概述 本数据集卡片旨在作为新建数据集的基础模板,由[该原始模板](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/src/huggingface_hub/templates/datasetcard_template.md?plain=1)生成。 ### 支持任务与排行榜 [需补充更多信息] ### 语言 [需补充更多信息] ## 数据集结构 ### 数据实例 [需补充更多信息] ### 数据字段 [需补充更多信息] ### 数据划分 [需补充更多信息] ## 数据集构建 ### 遴选逻辑 [需补充更多信息] ### 源数据 #### 初始数据收集与归一化 [] #### 源数据的语言生成方是谁? [python] ### 标注 #### 标注流程 [需补充更多信息] #### 标注者是谁? [需补充更多信息] ### 个人与敏感信息 [需补充更多信息] ## 数据使用注意事项 ### 数据集的社会影响 [需补充更多信息] ### 偏差讨论 [需补充更多信息] ### 其他已知局限 [需补充更多信息] ## 附加信息 ### 数据集策展人 [需补充更多信息] ### 许可信息 [需补充更多信息] ### 引用信息 [需补充更多信息] ### 贡献信息 [需补充更多信息]
提供机构:
Bushman78
原始信息汇总

数据集概述

基本信息

  • 名称: Dungeons and dragons
  • 许可证: openrail
  • 大小: 1B<n<10B

数据集结构

  • 数据实例: [更多信息待补充]
  • 数据字段: [更多信息待补充]
  • 数据分割: [更多信息待补充]

数据集创建

  • 来源数据:
    • 初始数据收集和标准化: [更多信息待补充]
    • 源语言生产者: [更多信息待补充]
  • 注释:
    • 注释过程: [更多信息待补充]
    • 注释者: [更多信息待补充]

使用数据时的考虑

  • 社会影响: [更多信息待补充]
  • 偏见讨论: [更多信息待补充]
  • 其他已知限制: [更多信息待补充]

附加信息

  • 数据集管理者: [更多信息待补充]
  • 许可证信息: [更多信息待补充]
  • 引用信息: [更多信息待补充]
  • 贡献: [更多信息待补充]
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作