hazyresearch/LoCoV1-Documents

LoCoV1数据集来源于论文《Benchmarking and Building Long-Context Retrieval Models with LoCo and M2-BERT》，该数据集包含多个子集，如SummScreenFD、Gov Report、QMSum等，用于长上下文检索模型的基准测试和构建。LoCoV1数据集源自论文《使用LoCo与M2-BERT对长上下文检索模型进行基准测试与构建》，该数据集包含多个子集，诸如SummScreenFD、Gov Report、QMSum等，可用于长上下文检索模型的基准测试与构建。

原始信息汇总

LoCoV1 Documents 数据集概述

数据集描述

LoCoV1 Documents 数据集源自论文 "Benchmarking and Building Long-Context Retrieval Models with LoCo and M2-BERT"，用于支持长上下文检索模型的基准测试和构建。

数据集使用方法

加载数据集

使用以下命令加载整个数据集： python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("hazyresearch/LoCoV1-Documents")

加载特定子集

通过定义过滤条件，可以加载特定的子集，例如 SummScreenFD： python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("hazyresearch/LoCoV1-Documents") def filter_condition(example): return example[dataset] == summ_screen_fd filtered_dataset = dataset.filter(filter_condition)

可用子集列表

数据集包含以下子集：

• summ_screen_fd
• gov_report
• qmsum
• qasper_title
• qasper_abstract
• 2wikimqa
• multifieldqa
• passage_retrieval
• courtlistener_HTML
• courtlistener_Plain_Text
• legal_case_reports
• stackoverflow

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

LoCoV1-Documents是一个用于长上下文检索模型基准测试的数据集，包含来自多个领域（如维基百科、政府报告、法律案例等）的14,838个文档，总大小为383 MB。数据集以JSON格式提供，支持通过Hugging Face的datasets库加载和过滤，旨在支持长上下文检索任务的研究和开发。