电商商品内容错误识别与干预 RLHF 数据集

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电商商品内容错误识别与干预 RLHF 数据集

V1.0

最新更新：2026-02-22 17:57:24

样本数：10000

文件大小：0

文件格式：

数据领域：文本

持有人：墨比乌斯公司

行业范围：

适用方向：

数据集介绍

在零售电商平台中，商品描述文案质量直接影响用户信任与购买决策。然而，部分生成内容存在明显技术性错误或误导性信息，如品牌属性混淆、平台兼容性虚假、参数逻辑不符等。为提升电商内容生成系统的可靠性，本数据集聚焦“商品内容中的事实错误识别”任务，构建了大量人工或模型生成的商品描述片段，并邀请标注人员评估系统判别能力，旨在提升模型对技术误导、虚假兼容、夸大宣传等错误的判断和干预能力。

示例样本展示

{
  "prompt": "检查描述是否准确：‘iPhone 15 Pro Max 支持 Android 应用自由安装，兼容鸿蒙系统。’",
  "output": "描述错误，iPhone 不支持 Android 应用或鸿蒙系统。",
  "human_feedback": 5,
  "rationale": "准确指出平台不兼容性，识别出关键技术误导信息，判断清晰。"
}

数据结构总览

字段	类型	描述
文件名	string	文件名
prompt	string	例如判断是否准确
output	string	如“描述错误，理由是...”
human_feedback	number	评估该判断是否准确
rationale	string	包括错误识别的准确性、措辞是否清晰、是否解释关键矛盾点等

授权与合规说明

项目	内容
授权类型	CC-BY-NC-SA 4.0（非商业署名共享）
商业使用	需申请专属订阅或授权合同（支持按月/按调用次数收费）
隐私与脱敏	无PII，无真实公司名，模拟场景均符合行业标准
合规体系	中国《数据安全法》 / 欧盟GDPR / 企业数据可访问日志支持