对话摘要生成模型效果评估数据集DialogueSummaryGenerationModelEvaluation-somitmukherjee
数据来源：互联网公开数据
标签：对话摘要, 自然语言处理, 文本生成, 模型评估, 对话系统, 机器翻译, 摘要生成, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自对话记录的数据，记录了不同摘要生成模型对同一对话内容的摘要结果，用于评估模型在对话摘要任务上的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态评估数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于各种对话场景。
数据维度：数据集包括多个摘要版本，分别由“human_baseline_summaries”（人工摘要基线）、“original_model_summaries”（原始模型摘要）、“instruct_model_summaries”（指令微调模型摘要）和“peft_model_summaries”（参数高效微调模型摘要）构成，并附带原始对话内容。
数据格式：CSV格式，文件名为dialogue-summary-training-results.csv，便于分析和处理。数据已进行初步处理，包括对话内容和不同模型的摘要。
该数据集适合用于自然语言处理领域中对话摘要生成模型的效果评估、对比分析和模型优化。
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：适用于自然语言处理、文本生成领域的学术研究，如不同摘要生成模型的性能对比、摘要质量评估、生成式模型的改进等。
行业应用：为对话系统、智能客服、会议记录自动生成等应用提供数据支持，用于评估和优化摘要生成模块。
决策支持：支持企业在构建对话系统时，选择合适的摘要生成模型，提升信息处理效率。
教育和培训：作为自然语言处理、深度学习相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解对话摘要技术。
此数据集特别适合用于评估不同摘要生成模型在捕捉关键信息、保持语义一致性等方面的表现，从而帮助用户优化模型，提升摘要质量。
