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搜索结果|共15条数据

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模型训练
小学生数学题数据集 2025-05-14 09:28:40

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数据集介绍
本数据集专为小学数学教育研究设计,包含3997个结构化JSON文件,覆盖小学1-6年级核心数学题型。数据以应用题为主,聚焦代数、几何、统计等模块,通过多维特征标注支持教育数据分析、自动解题系统开发及认知诊断研究。

一、数据概况

  1. 时间基准:数据标注基于新历2025年5月14日的教学标准
  2. 年级分布:四年级占比最高(约32%),低年级(1-3)与高年级(5-6)分别占28%、40%
  3. 难度梯度:简单(25%)、中等(55%)、困难(20%)三级分类
  4. 知识图谱:涵盖12大知识领域,包括和差问题、分数运算、平面几何等,其中代数类题目占比达47%

二、内容结构

  • 核心字段组
  1. 题目元数据(类型/年级/难度)支持教学进度匹配
  2. 解题路径包含正确步骤与典型错误(如示例中的方程建立错误),揭示常见认知误区
  3. 多维特征标注(文本/结构/符号)支持NLP模型训练,其中词嵌入特征采用BERT-base预训练模型生成
  • 特色字段解析
  • 结构特征标注问题构成要素(如"双物品比较关系"),支持题型自动分类
  • 特殊符号特征记录数学符号密度(平均每题含3.2个运算符),反映题目复杂度
  • 解析说明字段包含教学指导建议(如"强化等量关系分析"),可直接用于教案生成

三、应用场景

  1. 教育技术开发:支持智能题库系统、作业自动批改、个性化学习路径规划
  2. 认知诊断研究:通过典型错误分析建立学生错误模式库
  3. 教材编写辅助:基于知识点分布分析优化章节难度曲线
  4. 跨模态研究:文本特征与词嵌入的对应关系可用于图文结合题生成

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模型训练
国内&国际新闻,多维度新闻分析增强数据集 2025-05-05 23:19:43

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数据集名称:多维度新闻分析增强数据集
数据集格式:

主数据集:.json文件集合
预览文件:
.xlsx 表格

数据集内容:

本数据集是为训练新闻分析AI与信息处理系统设计的多维度结构化语料库。数据覆盖国内国际双重视角的新闻事件,包含政治、经济、科技、社会民生等全方位领域,适用于自然语言处理模型训练、舆情分析系统开发、事件脉络可视化工具构建等多种场景。

数据集字段描述:

标题:新闻原标题,精确概括核心事件
类别:国际/国内双标签分类
内容:完整的新闻正文文本
内容长度:文本字符数统计
段落数:正文段落划分统计
关键词:通过TextRank算法提取的TOP5关键词
实体集合:识别的命名实体及其类型(人物/地点/组织等)
时间标记:新闻中提取的重要时间节点
情感倾向(可扩展字段):待填充的情感分析标签
摘要(可扩展字段):待填充的新闻概要文本

新闻分类维度:

本数据集通过多维度标签体系构建知识框架:

  1. 地域分类:国内/国际双标签体系
  2. 主题分类(可扩展):政治外交经济贸易科技创新社会民生军事安全生态环境文体教育
  3. 时效性分级:通过时间标记密度评估事件时效强度
  4. 实体网络:构建人物-组织-地点关联图谱

应用场景:

  1. 智能新闻聚合:实现自动化的新闻分类与专题聚合
  2. 舆情分析系统:通过实体识别与情感分析监测社会热点
  3. 事件脉络分析:基于时间标记构建事件发展时间线
  4. 知识图谱构建:建立政治经济实体关系网络
  5. 多语言新闻生成:基于结构化数据生成多语种新闻简报
  6. 媒体影响力评估:通过内容特征分析报道倾向性

数据集规模与质量:

数据量:包含4000+条精选新闻,覆盖2年时间跨度
数据深度:每条新闻包含8+个分析维度特征
质量保障:经过双重清洗校验,实体识别准确率>92%
扩展性:保留原始文本与结构化数据的双轨存储格式

适用用户:

• 媒体与舆情监测机构
• 自然语言处理研发团队
• 社会科学研究人员
• 政府政策分析部门
• 跨国企业战略规划团队

本数据集通过深度结构化处理,将原始新闻转化为可追溯、可分析、可扩展的AI友好型数据资源,为新闻领域的人工智能应用提供多维度分析基础。


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模型训练
农业病虫害问答数据集,可用于农业病虫害知识问答对话Ai的训练 2025-04-18 10:53:52

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农业病虫害知识问答数据集简介

本农业病虫害知识问答数据集是一份极具价值的知识资源,专注于为农业病虫害知识问答对话 AI 提供丰富且专业的训练素材。

一、数据规模

该数据集包含 3350 个不同种类的农业作物及其病虫害相关数据,涵盖了众多常见的农作物,如水稻、小麦、苹果、柑橘、香蕉、芒果、番茄、黄瓜、辣椒、茄子、西瓜、南瓜、豆类、花生、棉花、烟草、草莓、葡萄、桃、梨、樱桃、橄榄、菠菜、白菜、胡萝卜、土豆、甘蔗、玉米、芝麻、大豆、油菜、苜蓿、甜菜、向日葵、亚麻、大麦、燕麦、高粱等。总对话量高达三万多条,为模型训练提供了海量的数据支持。

二、数据内容

数据集中每个作物的病虫害信息都以问答的形式呈现,包含了病虫害的定义、病原体或害虫特征、病症表现、传播途径、对作物产量和质量的影响以及预防和防治方法等多个方面的内容。例如对于白菜白斑病,涵盖了从 “白菜白斑病是什么” 这一基础认知问题,到详细的 “白菜白斑病的病原体是什么”“白菜白斑病的症状有哪些”“白菜白斑病是如何传播的”“白菜白斑病对白菜产量和质量有什么影响” 以及 “如何预防白菜白斑病”“白菜白斑病的化学防治方法有哪些”“白菜白斑病的生物防治方法有哪些”“白菜白斑病的物理防治方法有哪些” 等全方位的问答内容。

三、数据价值

如此丰富且系统的数据集,能够帮助农业病虫害知识问答对话 AI 深入学习各类作物病虫害的相关知识,提升其在面对用户提问时的准确性和全面性,为农业从业者、研究人员以及相关爱好者提供专业、可靠的病虫害知识解答服务,助力农业的健康可持续发展。

数据集为.zip格式,其中包含主文件agriculture_species.json和json文件夹内三千多个json文件


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