量數(shù)據(jù)集的特征)
通識高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、行業(yè)通識高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和行業(yè)專識高質(zhì)量數(shù)據(jù)集都具有知識內(nèi)容、來源類型、時效性、標(biāo)注人員類型、敏感程度、模型類型、主題范圍等方面的特征。知識內(nèi)容指數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含知識的專業(yè)性、知識深度和目標(biāo)受眾;來源類型指數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)的獲取來源如網(wǎng)絡(luò)資7源、文獻(xiàn)類型、系統(tǒng)平臺、組織機(jī)構(gòu)等來源;時效性指數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)的更新速度或有效期限; 標(biāo)注人員類型指對數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注或?qū)徍说娜藛T類型; 敏感程度指數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)公開后所產(chǎn)生的風(fēng)險程度;模型類型指數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)支持開發(fā)和訓(xùn)練人工智能模型的類型; 主題范圍指數(shù)據(jù)集所涉及通用知識領(lǐng)域、行業(yè)領(lǐng)域、業(yè)務(wù)場景等的范圍。通識數(shù)據(jù)集具有以下特征在知識內(nèi)容方面數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)所承載信息蘊(yùn)含的知識面向社會公眾以基礎(chǔ)概念、通用原理、典型事例等常識性知識為主無需專業(yè)背景即可理解; 在來源類型方面,數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)無明確來源或主要來自百科、問答、互聯(lián)網(wǎng)平臺短視頻類、新聞門戶類、用戶內(nèi)容生成類、視聽資訊類、新聞機(jī)構(gòu)類等等網(wǎng)絡(luò)資源綜合性書籍等類型文獻(xiàn)以及由合成數(shù)據(jù)技術(shù)生成; 在時效性方面數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)一般在較長時間內(nèi)保持穩(wěn)定時效性較低。如年度國民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計公報、重大事件新聞報道等一經(jīng)發(fā)布即可在較長時間內(nèi)作為信息參考較少出現(xiàn)頻繁調(diào)整變更的情況在標(biāo)注人員類型方面數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)通常由普通數(shù)據(jù)標(biāo)注員標(biāo)注對行業(yè)領(lǐng)域?qū)I(yè)背景和專業(yè)資質(zhì)等級無特殊要求在敏感程度方面數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)的敏感程度較低不涉及國家秘密、工作秘密、商業(yè)秘密、個人隱私等在模型類型方面數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)用于支持開展通用模型、行業(yè)模型的開發(fā)和訓(xùn)練在主題范圍方面數(shù)據(jù)集不屬于特定行業(yè)領(lǐng)域主題范圍較廣。行業(yè)通識數(shù)據(jù)集具有以下特征在知識內(nèi)容方面數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)所承載信息蘊(yùn)含的知識聚焦于各行業(yè)領(lǐng)域的共性知識以行業(yè)領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論、通用技術(shù)、共性業(yè)務(wù)為主面向行業(yè)領(lǐng)域的從業(yè)人員需要一定的專業(yè)背景才能理解和運(yùn)用在來源類型方面數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)來源清晰主要來自論文、報告、標(biāo)準(zhǔn)、專利、技術(shù)文檔、非綜合性書籍、官方文件等類型文獻(xiàn)行業(yè)領(lǐng)域的主管部門、協(xié)會、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)、出版?zhèn)髅綑C(jī)構(gòu)等組織機(jī)構(gòu)以及由合成數(shù)據(jù)技術(shù)生成 在時效性方面數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)一般根據(jù)行業(yè)發(fā)展和管理需求變化相對比較穩(wěn)定時效性高于通用知識低于行業(yè)專業(yè)知識在標(biāo)注人員類型方面數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)通常由行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)具備一定學(xué)科背景或相關(guān)從業(yè)經(jīng)歷的人員標(biāo)注在敏感程度方面數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)的敏感程度較低不涉及國家秘密、工作秘密、商業(yè)秘密、個人隱私等在模型類型方面數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)用于支持開展通用模型、行業(yè)模型的開發(fā)和訓(xùn)練在主題范圍方面數(shù)據(jù)集主要聚焦于行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)部但也應(yīng)考慮上下游及周邊相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域知識對于該行業(yè)知識的影響與補(bǔ)充主題范圍中等。行業(yè)專識數(shù)據(jù)集具有以下特征在知識內(nèi)容方面數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)所承載信息蘊(yùn)含的知識聚焦于各行業(yè)領(lǐng)域組織機(jī)構(gòu)內(nèi)部的專業(yè)知識以組織機(jī)構(gòu)自身業(yè)務(wù)中從研發(fā)、生產(chǎn)、管理、營銷和服務(wù)等環(huán)節(jié)產(chǎn)生和積累的知識為主面向內(nèi)部業(yè)務(wù)人員需要較深的專業(yè)背景和業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)才能理解和運(yùn)用。在數(shù)據(jù)來源方面數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)來源清晰由組織機(jī)構(gòu)日常生產(chǎn)經(jīng)營生成和采集主要來自組織機(jī)構(gòu)內(nèi)部的業(yè)務(wù)系統(tǒng)、管理平臺等系統(tǒng)平臺或文檔圖紙等文獻(xiàn)。在時效性方面數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)一般根據(jù)業(yè)務(wù)場景需求變化滿足數(shù)據(jù)處理及時性要求時效性較高。在標(biāo)注人員類型方面數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)通常由行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)具備深厚專業(yè)知識、豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和高度權(quán)威性的專家標(biāo)注。在敏感程度方面數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)的敏感程度較高僅供內(nèi)部特定崗位人員使用應(yīng)用前需要明確權(quán)限和授權(quán)。在模型類型方面數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)用于支撐開展行業(yè)模型的開發(fā)和訓(xùn)練在主題范圍方面數(shù)據(jù)集主要聚焦于業(yè)務(wù)場景主題范圍較窄。
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，我人小力微，只能夠在剛畢業(yè)的時候確個權(quán)，因?yàn)樵逡研孤丁? alt=)
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