2024-03-05 23:24:33 +08:00
|
|
|
|
# EmoLLM数据集
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* 数据集按用处分为两种类型：**General** 和 **Role-play**
|
|
|
|
|
|
* 数据按格式分为两种类型：**QA** 和 **Conversation**
|
|
|
|
|
|
* 数据汇总：General（**6个数据集**）；Role-play（**3个数据集**）
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 数据集类型
|
|
|
|
|
|
* **General**：通用数据集，包含心理学知识、心理咨询技术等通用内容
|
|
|
|
|
|
* **Role-play**：角色扮演数据集，包含特定角色对话风格数据等内容
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 数据类型
|
|
|
|
|
|
* **QA**：问答对
|
|
|
|
|
|
* **Conversation**：多轮对话
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 数据集汇总
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| Category | Dataset | Type | Total |
|
|
|
|
|
|
| :---------: | :-------------------: | :----------: | :-----: |
|
|
|
|
|
|
| *General* | data | Conversation | 5600+ |
|
|
|
|
|
|
| *General* | data_pro | Conversation | 36500+ |
|
|
|
|
|
|
| *General* | multi_turn_dataset_1 | Conversation | 36,000+ |
|
|
|
|
|
|
| *General* | multi_turn_dataset_2 | Conversation | 27,000+ |
|
|
|
|
|
|
| *General* | single_turn_dataset_1 | QA | 14000+ |
|
|
|
|
|
|
| *General* | single_turn_dataset_2 | QA | 18300+ |
|
|
|
|
|
|
| *Role-play* | aiwei | Conversation | 4000+ |
|
|
|
|
|
|
| *Role-play* | SoulStar | QA | 11200+ |
|
|
|
|
|
|
| *Role-play* | tiangou | Conversation | 3900+ |
|
|
|
|
|
|
| …… | …… | …… | …… |
|
2024-03-10 16:04:31 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 数据集来源
|
|
|
|
|
|
**General**：
|
|
|
|
|
|
* 数据集 data 来自本项目
|
|
|
|
|
|
* 数据集 data_pro 来自本项目
|
|
|
|
|
|
* 数据集 multi_turn_dataset_1 来源 [Smile](https://github.com/qiuhuachuan/smile)
|
|
|
|
|
|
* 数据集 multi_turn_dataset_2 来源 [CPsyCounD](https://github.com/CAS-SIAT-XinHai/CPsyCoun)
|
|
|
|
|
|
* 数据集 single_turn_dataset_1 来自本项目
|
|
|
|
|
|
* 数据集 single_turn_dataset_2 来自本项目
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**Role-play**：
|
|
|
|
|
|
* 数据集 aiwei 来自本项目
|
|
|
|
|
|
* 数据集 tiangou 来自本项目
|
|
|
|
|
|
* 数据集 SoulStar 来源 [SoulStar](https://github.com/Nobody-ML/SoulStar)
|
2024-03-20 17:40:31 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 数据集去重
|
|
|
|
|
|
结合绝对匹配以及模糊匹配(Simhash)算法，对数据集进行去重以提升微调模型的效果。在确保数据集的高质量的同时，通过调整阈值减少因错误匹配而丢失重要数据的风险。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Simhash算法
|
|
|
|
|
|
Simhash（相似性哈希）是一种用于检测大量数据中相似或重复项的算法。它通过将文本转换为一组数值指纹来工作，这些指纹对相似的文本具有高度的相似性。Simhash算法对于处理文本数据特别有效，尤其是在处理大量数据时。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
实现步骤：
|
|
|
|
|
|
文本预处理：将文本数据转换为适合Simhash处理的格式。这可能包括分词、去除停用词、词干提取等。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
生成Simhash指纹：对预处理后的文本应用Simhash算法，生成一组数值指纹。每个指纹代表文本内容的一个哈希值。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
比较指纹：通过比较哈希值的相似性来识别重复或相似的记录。Simhash的特点是即使在文本有少量差异时，生成的哈希值也具有较高的相似性。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
确定阈值：设置一个相似性阈值，只有当两个指纹的相似度超过这个阈值时，才认为它们代表相似或重复的记录。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
处理相似记录：对于被标记为相似的记录，可以进一步人工审查或自动合并，以消除重复。
|
|
|
|
|
|
|
