===== 问答语料小组目标 ===== 关注问答语料的处理,包括一问一答,一问多答和多轮对话等。这部分语料常用于大模型的sft训练。 ===== 小组任务 ===== * word试卷清洗(进行中,负责人:图北) * 第一试卷网的整理 (进行中,负责人:图北&林) * indiabix的数据下载和整理(进行中,负责人:林) * quora分布式爬虫(进行中,负责人:[!]) * homestudy的下载和整理(已完成,负责人:莫慢待) * moss数据的整理(已完成,负责人:Roger) * wikihow(已完成,负责人:挖泥船) * 外交部问答数据(已完成,负责人:curry) ==== homestudy ==== Homework.Study.com 是一个综合性的学习和作业帮助平台,上面按各学科以及小类归纳了问题,问题有唯一的标准答案。 任务步骤: - 选取想要的学科,通过F12找到目录的url,通过遍历可以获得所有学科内问题的url - 访问具体问题的url,可获得详情,其中问、答和扩展格式一致,按照指定的标签提取即可 [[https://github.com/LxYxvv/quora_distributed_crawler|代码仓库]] ====indiabix==== indiabix.com是印度的一个在线教育平台,专注于提供各种各样的笔试和面试准备材料。该网站提供了各种题库,包括技术面试、数学、逻辑推理、英语和一般知识等领域的题目,被广泛用于准备各种职业竞争考试和求职面试。 从该网站共采集6.3k完整的问答对,其中三分之二提供官方解析.且该网站提供带有点赞数的评论区,部分评论区中存在用户的详细解答,是较为稀缺的带有用户偏好的cot数据,因工作量原因这里仅提供评论区链接于扩展字段中. 数据集格式见截图 [[https://huggingface.co/datasets/tubeiFu/indiabix2024?row=0|hg链接]] {{:indiaxbix.png?400|}} ==== quora分布式爬虫 ==== Quora是一个知识分享平台,用户可以在上面提问、回答问题 尝试过的一些思路: * 使用selenium模拟访问,滚动页面更新出所有数据,再解析html dom结构获取数据(速度不太可观) * 使用selenium + mimtproxy去实现一个自动化模拟访问。mimtproxy搭建本地代理拦截特定的网络请求和响应获取需要的数据(已有实现作为备用) * 固定某些api接口的某些参数可以访问到数据,但是由于一些反爬机制,可能有不可预估的情况出现(目前在用方案) 任务步骤: - 根据一组常用关键词去检索,建立一份问答帖子的链接索引 - 使用已有的链接去爬取对应的问答数据 [[https://github.com/LxYxvv/quora_distributed_crawler|代码仓库]] ====docx试卷文档拆分试题管线==== 旨在创造一个用来自动拆分试题类docx文档为jsonl格式的数据处理管线。 得到的数据格式如图: {{:jsonexample.png?600|}} 数据处理管线如下: {{:flowchart.png?600|}} - 使用pandoc将docx文档转换为md格式。 - 通过对试卷文本进行模式匹配以及对齐匹配,筛选出适配的文档,非适配文档分类归纳。 - 试题拆分为json格式,图片存为二进制,跟随试题。 special features: * 支持equation editor 3.0公式编码转换。将word文档里ee (equation editor 3.0)编码的公式转换为pandoc支持的微软omml(Office Math Markup Language )编码 * 支持拆分带图片的试卷。图片将以二进制编码的格式跟随试题。 [[https://github.com/fzp0515/docx2json|代码仓库]] ====moss数据的整理==== 本项目主要对开源的MOSS SFT数据进行整理 ,转换成mnbvc多轮对话格式 。 [[https://github.com/luojie1024/MossQA-mnbvc|代码仓库]] [[https://1drv.ms/f/s!AuPutNFHzxWBkVQ4ADmT-1GRlW6c?e=GsLzMU|整理后 MOSS-SFT数据(976w条,21.83G)]] ====GRE数学题的整理==== 本项目主要对GRE数学题的相关数据进行整理,然后转换为问答格式。 任务步骤: 1. 爬取题库的网页获得问题与答案的数据 2. 转换为指定格式 题库网站一 已整理完 共计80条 题库网站二 在写代码中 预估数据640条 [[https://github.com/mimi-ami/GRE_math_mnbvc.git|代码仓库]] ===== 小组成果 ===== [[https://huggingface.co/datasets/LxYxvv/quora_url_id|{{huggingface.svg?20}}]] [[https://huggingface.co/datasets/LxYxvv/quora_url_id|Quora 710W URL]]