ACL多标签分类审查元数据集1963-2021-divyanshukunwar
数据来源：互联网公开数据
标签：ACL,多标签分类,文本生成,审查数据,结构控制,自然语言处理,NLP,机器学习,学术出版
数据概述：
本数据集MReD（Meta-Review Dataset）是一个用于结构可控文本生成的审查元数据集，收录了来自多个学术期刊的审查数据。数据集包括审查文本及其对应的多标签分类结果，主要应用于NLP领域的多标签分类任务和文本生成研究。
数据集来源于2022年ACL会议论文《MReD: A Meta-Review Dataset for Structure-Controllable Text Generation》，作者为沈晨晖、程莉颖、周然、邴立东、游洋及司洛。数据集包含以下关键字段：
- review_text: 审查文本内容
- labels: 对应的多标签分类结果
数据用途概述：
该数据集适用于自然语言处理、机器学习、文本生成及学术出版等领域的研究与开发。研究人员可以利用此数据集进行多标签分类模型训练，提高文本生成的质量；学术出版机构可以使用该数据集优化审查流程，提升出版效率。此外，数据集也可用于教育培训，帮助学习者了解审查文本结构和分类标准，促进相关领域的技术进步与发展。
