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数据集:
embedding-data/SPECTER
英文数据集卡片 - "SPECTER"
数据集简介
包含三个句子（锚定句、正例句和负例句）的数据集。句子是由论文标题构成的。
免责声明：发布 SPECTER 模型的团队未将数据集上传至 Hub，且未编写数据集卡片。这些步骤由 Hugging Face 团队完成。
数据集结构
数据集中的每个样本都包含等价句子的三元组，并以字典的形式进行格式化，其中键“set”对应的值是一个句子列表。
每个示例都是一个字典，其中键 "set" 包含一个包含三个句子（锚定句、正例句和负例句）的列表。
{"set": [anchor, positive, negative]}
{"set": [anchor, positive, negative]}
...
{"set": [anchor, positive, negative]}
该数据集对于训练 Sentence Transformers 模型非常有用。请参考以下帖子以了解如何使用三元组训练模型。
使用示例
使用 pip install datasets 安装 ? Datasets 库，并从 Hub 加载数据集：
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("embedding-data/SPECTER")
数据集被加载为一个 DatasetDict，并具有以下格式：
DatasetDict({
train: Dataset({
features: ['set'],
num_rows: 684100
})
})
查看第 i 个示例：
dataset["train"][i]["set"]