数据集
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这是一个高质量的中文预训练语料数据集，专门面向教育领域，包含约9000万条经过严格筛选的文本，总数据量约300GB。该数据集采用类似Fineweb-Edu的构建方法：先利用评分模型评估样本的教育价值，再训练BERT模型对原始数据进行打分，仅保留评分高于4的数据，最后通过MinHash算法进行去重，确保内容质量高、多样性强且无冗余。它适用于中文自然语言处理中的文本生成等任务，尤其适合教育场景下的模型训练和微调。
这是一个中文Text2SQL训练数据集，包含500条训练样本和100条测试样本，可用于训练和评估表格问答预训练模型。数据集支持中文，覆盖通用领域，能够帮助模型理解自然语言问题并生成对应的SQL查询语句。