大型语言模型总结能力评估数据集CivilSum-PHIDataset-veerchheda
数据来源：互联网公开数据
标签：文本摘要，自然语言处理，大型语言模型，评估数据集，模型测评，文本生成，人工智能，学术研究
数据概述：
该数据集包含用于评估大型语言模型（LLM）总结能力的文本数据。主要特征如下：
时间跨度：数据收集时间跨度不限，持续更新。
地理范围：数据涵盖全球范围，主要包括新闻报道，学术论文，法律文件等。
数据维度：数据集包括原始文本，人工编写的摘要，以及模型生成的摘要，并提供用于评估的指标，如ROUGE分数等。
数据格式：数据通常以JSON或文本格式提供，方便进行处理和分析。
来源信息：数据集来源于公开的文本资源和人工撰写的摘要，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于自然语言处理，文本摘要，大型语言模型评估等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于文本摘要算法的开发和评估，如比较不同摘要模型的性能。
行业应用：可以为内容创作，信息检索等行业提供数据支持，特别是在自动化摘要和信息提取方面。
决策支持：支持企业和机构对大量文本信息的快速理解和决策。
教育和培训：作为自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本摘要技术。
此数据集特别适合用于评估LLM的总结能力，帮助用户优化模型，提升摘要质量，从而在信息检索，内容生成等领域实现更高效的应用。
