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train_45 | pending | 2025-04-22T01:49:45.354000 | 2025-04-22T01:49:45.354000 | 15a76ba5-d3bf-4cef-99de-ca17ee30f8b1 | task_133 | {'task': '预计长江中下游干流水位仍将持续上涨 国家防总办公室、应急管理部调度部署专家力量和装备2024-07-02 18:03', 'task_topic': '政府应急决策', 'reasoning_path': [{'information_gaps': ['长江中下游受灾区域最新伤亡数据', '城市内涝实时监测数据'], 'action': 'web搜索', 'task': '2024年7月长江流域伤亡统计及内涝监测报告'}, {'information_gaps': ['无人机应急通信保障部署方案'], 'action': 'kag搜索', 'task': '复合翼无人机在防汛应急通信中的应用案例'}, {'inf... | {'information_gaps': ['受灾地区人口转移具体数据', '现有救援力量应对持续险情的能力评估'], 'action': 'web搜索', 'task': '长江中下游受灾地区人口转移最新数据'} | {'information_gaps': ['受灾区域已转移人口具体数量及安置情况', '现有救援力量与预估灾情发展匹配度评估'], 'action': 'web搜索', 'task': '长江中下游洪水受灾地区最新人员转移数据 各省防汛救援物资储备情况'} | {'information_gaps': ['未来72小时长江中下游地区精准降雨量预测', '湖南/湖北重点县市已完成转移安置人口具体数据'], 'action': 'web搜索', 'task': '2024年7月长江中下游降水预报 受灾区域群众转移安置人数'} | {'information_gaps': ['受灾区域群众转移人数最新统计数据', '长江流域未来72小时降水预测'], 'action': 'web搜索', 'task': '长江中下游受灾区域群众转移人数最新统计 长江流域未来72小时降水预报'} | {'information_gaps': [], 'action': '结束生成', 'task': ''} | {'information_gaps': ['跨区域救援力量统筹调配机制的标准化流程制定', '受灾区域人员转移规模与安置点承载力匹配方案', '高危滑坡点卫星监测与地面巡查协同预警机制'], 'action': '制定下一步方案', 'task': ''} | null | null | null |
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Dataset Card for generate_path_process
This dataset has been created with Argilla. As shown in the sections below, this dataset can be loaded into your Argilla server as explained in Load with Argilla, or used directly with the datasets library in Load with datasets.
Using this dataset with Argilla
To load with Argilla, you'll just need to install Argilla as pip install argilla --upgrade and then use the following code:
import argilla as rg
ds = rg.Dataset.from_hub("ZhJiHo/generate_path_process", settings="auto")
This will load the settings and records from the dataset repository and push them to you Argilla server for exploration and annotation.
Using this dataset with datasets
To load the records of this dataset with datasets, you'll just need to install datasets as pip install datasets --upgrade and then use the following code:
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("ZhJiHo/generate_path_process")
This will only load the records of the dataset, but not the Argilla settings.
Dataset Structure
This dataset repo contains:
- Dataset records in a format compatible with HuggingFace
datasets. These records will be loaded automatically when usingrg.Dataset.from_huband can be loaded independently using thedatasetslibrary viaload_dataset. - The annotation guidelines that have been used for building and curating the dataset, if they've been defined in Argilla.
- A dataset configuration folder conforming to the Argilla dataset format in
.argilla.
The dataset is created in Argilla with: fields, questions, suggestions, metadata, vectors, and guidelines.
Fields
The fields are the features or text of a dataset's records. For example, the 'text' column of a text classification dataset of the 'prompt' column of an instruction following dataset.
| Field Name | Title | Type | Required |
|---|---|---|---|
| task_id | task_id | text | False |
| task_data | task_data | text | False |
| all_path_1 | all_path_1 | text | False |
| all_path_2 | all_path_2 | text | False |
| all_path_3 | all_path_3 | text | False |
| all_path_4 | all_path_4 | text | False |
| all_path_5 | all_path_5 | text | False |
| all_path_6 | all_path_6 | text | False |
Questions
The questions are the questions that will be asked to the annotators. They can be of different types, such as rating, text, label_selection, multi_label_selection, or ranking.
| Question Name | Title | Type | Required | Description | Values/Labels |
|---|---|---|---|---|---|
| ranking_0 | ranking_0 | ranking | True | N/A | ['all_path_1', 'all_path_2', 'all_path_3', 'all_path_4', 'all_path_5', 'all_path_6'] |
Data Splits
The dataset contains a single split, which is train.
Dataset Creation
Curation Rationale
[More Information Needed]
Source Data
Initial Data Collection and Normalization
[More Information Needed]
Who are the source language producers?
[More Information Needed]
Annotations
Annotation guidelines
[More Information Needed]
Annotation process
[More Information Needed]
Who are the annotators?
[More Information Needed]
Personal and Sensitive Information
[More Information Needed]
Considerations for Using the Data
Social Impact of Dataset
[More Information Needed]
Discussion of Biases
[More Information Needed]
Other Known Limitations
[More Information Needed]
Additional Information
Dataset Curators
[More Information Needed]
Licensing Information
[More Information Needed]
Citation Information
[More Information Needed]
Contributions
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