图像信息实体数值预测数据集ImageInformationEntityValuePredictionDataset-srinivastavva
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 实体识别, 数值预测, 机器学习, 数据标注, 计算机视觉, 文本分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于图像信息实体数值预测任务的数据，记录了图像链接、实体名称及其对应数值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但适用于通用图像信息分析场景。
数据维度：数据集包含以下字段：image_link（图像链接），group_id（图像分组标识），entity_name（实体名称），entity_value（实体数值，仅存在于训练集中），index（样本索引），prediction（预测值，存在于预测结果文件中）。
数据格式：提供CSV格式数据，包括train.csv（训练集，包含实体数值），test.csv（测试集），sample_test.csv（测试集样本），sample_test_out.csv（预测结果，包含预测数值），sample_test_out_fail.csv（预测失败结果）。
来源信息：数据来源未明确，但结构清晰，适合用于模型训练和评估。
该数据集适合用于图像信息提取、实体数值预测、以及相关的机器学习模型训练与评估。
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：适用于计算机视觉、自然语言处理和机器学习交叉领域的学术研究，例如图像中数值信息的自动提取、实体识别和数值预测模型的研究。
行业应用：可应用于工业、医疗、零售等行业，用于自动化数据采集、信息分析和决策支持，例如图像数据的自动化标注、产品参数提取等。
决策支持：支持自动化信息提取和分析，为相关领域的决策制定提供数据支持。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和实践图像信息提取与数值预测任务。
此数据集特别适合用于探索图像信息与数值之间的关联关系，训练和评估预测模型，并提升相关领域的自动化水平。
