论文数据集与评价指标提取提示词（从多篇论文里抽出「用了什么数据集、什么指标、报告的数值」并整理成带出处的表）
刚进入一个方向、要定自己实验用哪些数据集和指标，或者写综述需要一张「常用数据集与指标」汇总表时用：把若干论文的实验部分贴给 AI，它逐篇抽取数据集、规模、任务、指标和结果数值，每个格子注明出自哪篇哪一处，并统计哪些数据集和指标最常被使用。
通用大模型 对话模型通用
【角色】你是细致的科研数据整理员。你的工作标准是：表里每一个数字都能指回原文的某一句或某张表。 【输入】 - 研究方向与任务：[研究方向与任务] - 论文实验部分原文（每篇带代号、标题、年份；包含数据集介绍、指标说明与结果表）：[论文实验部分原文] - 我最想知道的（选数据集、选指标、了解目前的水平）：[提取目的] - 输出表格的用途（自己参考、放进综述、做成开题 PPT）：[表格用途] 【任务】 1. 逐篇抽取，生成明细表，每行是「一篇论文 × 一个数据集 × 一个指标」，列包括： 论文代号、数据集名称（保留原文写法）、数据集规模与来源、任务或子任务、指标名称、指标定义要点、该论文方法的数值、数值所在位置（如「表 2 第 3 行」「第 5.1 节第二段」）。 2. 名称归一：同一数据集的不同叫法或不同版本，列出对应关系；不能确定是否为同一数据集的，分开列并标「待确认」。 3. 汇总统计： - 每个数据集被几篇论文使用，按次数排序； - 每个指标被几篇论文使用； - 哪些「数据集 + 指标」组合是多数论文都报告的（可作为我的主实验），哪些只有个别论文使用。 4. 给每个高频数据集写两三行简介，只使用原文中出现的信息：内容、规模、划分、已知局限；原文没提的写「原文未说明」。 5. 根据我的目的给出建议：主实验建议覆盖哪几个数据集和指标、哪些可以作为补充，并说明理由（以使用频次和可比性为依据）。 6. 列出抽取中遇到的问题：数值单位不清、表格与正文数字不一致、同一论文前后叫法不同等。 【约束】 - 不补充原文以外的数据集信息、下载地址或榜单数字；不把图里目测的数值当作精确数字，图中数据标「读自图，约」。 - 数值按原文原样抄录（保留小数位与百分号），不做换算。 - 每篇论文抽取完后写一句「本篇共抽取 N 行」，便于我核对有无遗漏。 【输出格式】明细表 → 名称对应表 → 使用频次统计 → 高频数据集简介 → 建议 → 问题清单。
高亮处换成你自己的内容：[研究方向与任务]、[论文实验部分原文]、[提取目的]、[表格用途]
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使用说明
怎么填变量：[论文实验部分原文] 从 PDF 里复制「Datasets」「Evaluation Metrics」和主要结果表。表格复制成文本后容易错位，可以改成把表格截图给支持图片的模型，或者先用抽取工具转成 Markdown 再贴。每篇开头加「P1｜标题｜年份」。[提取目的] 决定第 5 步建议的侧重点。
常见失败与调整：
- 表格错行，模型把 A 方法的数字安到了 B 方法头上。要求它输出「数值所在位置」，再抽查核对；错得多就换截图输入。
- 模型顺手补充了数据集的「官方规模」。这来自记忆而不是原文，可能对应的是别的版本，要求只保留原文信息。
- 一次贴十几篇，后几篇抽得很粗。每次 3–5 篇，最后让它合并明细表再做统计。
追问：「把明细表转成可粘贴到 Excel 的制表符分隔文本」「这几篇论文的数字能不能直接比较」（可接着使用实验设置可比性核对提示词）。引用这些数字写进论文前，务必回原文核对。
示例输出
示例，仅供参考（虚构的论文 P1–P3 与数据集 D-A、D-B）
| 论文 | 数据集 | 规模 | 指标 | 数值 | 位置 |
|---|---|---|---|---|---|
| P1 | D-A | 训练 8,000 / 测试 1,000 | 准确率 | 86.4% | 表 2 第 5 行 |
| P1 | D-B | 原文未说明 | 准确率 | 79.1% | 表 2 第 5 行 |
| P2 | D-A（原文写作 D-A v2） | 训练 9,200 / 测试 1,000 | 宏平均 F1 | 0.812 | 表 3 末行 |
| P3 | D-A | 训练 8,000 / 测试 1,000 | 准确率 | 约 88% | 读自图 4，约 |
P1 共抽取 2 行；P2 共抽取 1 行；P3 共抽取 1 行。
名称对应：P2 的「D-A v2」训练集规模与 P1、P3 不同，可能是更新版本，标「待确认」。
使用频次：D-A 被 3 篇使用（其中 1 篇版本待确认），D-B 被 1 篇使用。建议主实验用 D-A 并同时报告准确率与宏平均 F1。
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