《Quora重复问题数据集详解：挖掘问句相似性》 Quora，作为一个知名的问答社区，积累了大量的用户提问。为了促进自然语言处理（NLP）领域的发展，特别是针对语义相似性的研究，Quora发布了“quora_duplicate_questions”数据集。这个数据集包含了成对的问题，目的是帮助研究人员和开发者评估和改进算法，以识别出那些潜在的重复问题。 一、数据集介绍 “quora_duplicate_questions”数据集是Quora官方首次对外公开的一个大规模语料库，主要用于训练和评估模型来判断两个问题是否具有相同的含义。它包含了约400,000对问题，每对问题由两部分组成：一个是原始问题，另一个可能是与之重复的问题。数据集以TSV（逗号分隔值）格式存储，便于处理和分析。 二、文件结构与内容 主要的文件“quora_duplicate_questions.tsv”包含了以下四列信息： 1. **question1**：这是数据集中的一条问题，代表一个可能的重复问题的候选。 2. **question2**：这是与question1配对的另一条问题，同样可能是重复的。 3. **is_duplicate**：这是关键的标签列，表示question1和question2是否为重复问题。1表示是重复，0表示不是。 4. **id**：每对问题的唯一标识符，可用于跟踪和分析。 三、应用场景 1. **语义相似度计算**：通过分析该数据集，可以训练模型来识别文本的语义相似性，这对于搜索引擎优化、聊天机器人以及问答系统等应用至关重要。 2. **自然语言处理研究**：对于NLP研究者来说，这是一个理想的实验平台，可以测试并比较不同的文本相似度计算方法，如TF-IDF、Word2Vec、BERT等。 3. **数据清洗与去重**：在内容生成或信息检索系统中，利用这个数据集可以训练模型自动去除重复问题，提高用户体验。 四、挑战与解决策略 处理这个数据集时，会遇到以下几个挑战： 1. **同义词和多义词**：一个问题的不同表达可能导致语义相同但表面形式不同，需要模型具备理解上下文的能力。 2. **语法差异**：问题的结构和用词可能有差异，模型需要理解这些问题背后的含义，而不仅仅是表面的语法。 3. **噪声数据**：数据集中可能存在错误标记的对，需要模型具有一定的鲁棒性。 解决这些挑战的方法包括使用更先进的自然语言理解和表示学习技术，如预训练语言模型（如BERT、RoBERTa），以及集成多种特征和模型以提高性能。 五、未来研究方向 随着深度学习和预训练模型的不断发展，可以预见未来的研究将集中在如何更准确地捕捉文本的语义信息，以及如何在大规模无监督数据上进行预训练，然后在有限的标记数据上微调，以提升模型在识别重复问题上的效果。此外，探索多模态信息（如图片、音频）与文本的结合，也可能为这个问题提供新的解决方案。 总结，"quora_duplicate_questions"数据集为学术界和工业界提供了宝贵的资源，促进了对语义相似性和自然语言理解的深入研究，推动了AI技术的进步。通过不断优化和改进模型，我们有望构建出更加智能的问答系统，更好地服务于广大用户。

bit vehicle 的数据集 已经将图片标注信息转换成xml格式 可用于目标检测训练 yolov3 yolov5等 包含分类和原始的一样 Bus’, ‘Truck’, ‘SUV’, ‘Microbus’, ‘Sedan’, ‘Minivan’ 这是转换好的xml文件 用labelimg打开 使用 change save dir 更改标签保存目录为本目录即可查看标签 或者将xml与图片放在同一目录也可查看

ICDAR 2015数据集是ICDAR于2015年举办的场景文本检测竞赛中使用的官方数据集，包含了1000张训练图和500张测试图。

酒店特征数据集2021 基于TripAdvisor的酒店推荐数据集，包含70K hotel 。 对于每家酒店，我们收集了以下功能： 酒店名称 国家 街道 地区 星级 住客评分 便利设施 房间特色 房间类型 价格 描述 您可以在上访问数据。 数据集的使用仅限于学术研究目的。 直接下载请点击 ＃样本 特征 价值 姓名 西坦布尔酒店 评论 优：55，好：0，平均：0，差：0，差：2 便利设施 免费停车，免费高速上网（WiFi），免费早餐，自行车出租，... 房间 隔音客房，空调，用餐区，客房清洁，冰箱，有线电视/卫星电视... 类型 山景，海洋景观，城市景观，新娘套房，非吸烟房，... official_description 我们的酒店位于伊斯坦布尔历史半岛的中心。 海景... 评分 5.0 街道 CayIroglu Sk。 No：26BKüçükAyasofya Mahal

数据集包括：ATR(human parsing)、LIP(Looking into Person)、Multi-human-parsing数据集。基本山涵盖了所有国际公开的human parsing数据集！

ICDAR 2013数据集是文档分析与识别国际会议于2013年举办的场景文本检测竞赛中使用的标准数据集。该数据集是ICDAR 2011数据集的改进版本，修正了其中的部分错误，包含229张训练图与233张测试图。文件太大不能上传，只有分开传了。。也没法该下载积分

VOC增强数据集数据转换代码，包括 mat2png.py，convert_labels.py，utils.py

下载好的Keras的Fashion MINIST数据集，解压到%UserProfile%\.keras\目录下，也就是C:\Users\\.keras\ 参考文章：https://blog.csdn.net/hansel/article/details/89430423

从EuRoC MAV Dataset .zip 文件生成 .bag 的 python 脚本 EuRoc MAV Dataset 是 VSLAM 和 VIO 常用的一个数据集。每个场景同时保存了 .bag 的 rosbag 文件和 .zip 的压缩文件，但是在国内的网络中下载 .bag 文件异常缓慢，而 .zip 更小，下载要稍快一些。而且解压后的文件夹中，既包括了双目的图像和 imu 信息，还有传感器安装方位和采用外部定位设备获取的姿态和位置的真值信息，对于算法初始化和后续验证算法准确性是非常必要的。 因此可以只下载 .zip 文件，然后利用解压后的图像和 IMU 数据来生成自己的 rosbag 。 这里参考了 kalibr 源码中 kalibr_bagcreater 的 python 脚本，只需要稍稍修改即可实现。

较完整的morph数据库，原始数据集分成了11份，每一份单独下载