cornell数据集怎么制作
时间: 2023-08-08 17:05:35 浏览: 69
制作Cornell数据集需要以下步骤:
1. 收集电影对话数据:你可以通过收集电影对话脚本或从电影字幕中提取对话来获取数据。确保数据集包含对话的句子和对应的回复。
2. 清理和预处理数据:对于收集到的数据,你需要进行清理和预处理。这包括移除非对话文本(如描述、场景说明等),去除标点符号、特殊字符和多余的空格,并标准化文本格式。
3. 创建对话匹配样本:将每个对话切分成句子对,其中一个句子是问题或上文,另一个是回答或下文。确保生成正确的匹配样本,并保持问题与回答的对应关系。
4. 添加上下文:为了提高模型的理解能力,可以考虑在每个对话样本中添加上下文。这意味着问题和回答不仅仅是一个句子,而是与上下文相关的多个句子。
5. 数据集划分:根据需要,将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常,大部分数据用于训练,一小部分用于验证和测试。
6. 数据格式化:将数据保存为适当的格式,如文本文件(每一行是一个对话样本)或数据库。
请注意,上述步骤是一般性的指导,你可以根据自己的需求和数据进行适当的调整和修改。
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Salicon数据集是一个用于视觉注意力研究的公开数据集。它包含超过10,000张自然图像,这些图像经过了眼动仪的记录,以便获得人类视觉注意力的注视热点。每张图像都有与之对应的人类眼动数据,包括注视热点的坐标和持续时间。
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