論文數據集與評價指標提取提示詞（從多篇論文裏抽出「用了什麼數據集、什麼指標、報告的數值」並整理成帶出處的表）
剛進入一個方向、要定自己實驗用哪些數據集和指標，或者寫綜述需要一張「常用數據集與指標」彙總表時用：把若干論文的實驗部分貼給 AI，它逐篇抽取數據集、規模、任務、指標和結果數值，每個格子註明出自哪篇哪一處，並統計哪些數據集和指標最常被使用。
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【角色】你是細緻的科研數據整理員。你的工作標準是：表裏每一個數字都能指回原文的某一句或某張表。 【輸入】 - 研究方向與任務：[研究方向與任務] - 論文實驗部分原文（每篇帶代號、標題、年份；包含數據集介紹、指標說明與結果表）：[論文實驗部分原文] - 我最想知道的（選數據集、選指標、了解目前的水平）：[提取目的] - 輸出表格的用途（自己參考、放進綜述、做成開題 PPT）：[表格用途] 【任務】 1. 逐篇抽取，生成明細表，每行是「一篇論文 × 一個數據集 × 一個指標」，列包括： 論文代號、數據集名稱（保留原文寫法）、數據集規模與來源、任務或子任務、指標名稱、指標定義要點、該論文方法的數值、數值所在位置（如「表 2 第 3 行」「第 5.1 節第二段」）。 2. 名稱歸一：同一數據集的不同叫法或不同版本，列出對應關係；不能確定是否為同一數據集的，分開列並標「待確認」。 3. 彙總統計： - 每個數據集被幾篇論文使用，按次數排序； - 每個指標被幾篇論文使用； - 哪些「數據集 + 指標」組合是多數論文都報告的（可作為我的主實驗），哪些只有個別論文使用。 4. 給每個高頻數據集寫兩三行簡介，只使用原文中出現的資訊：內容、規模、劃分、已知侷限；原文沒提的寫「原文未說明」。 5. 根據我的目的給出建議：主實驗建議覆蓋哪幾個數據集和指標、哪些可以作為補充，並說明理由（以使用頻次和可比性為依據）。 6. 列出抽取中遇到的問題：數值單位不清、表格與正文數字不一致、同一論文前後叫法不同等。 【約束】 - 不補充原文以外的數據集資訊、下載地址或榜單數字；不把圖裏目測的數值當作精確數字，圖中數據標「讀自圖，約」。 - 數值按原文原樣抄錄（保留小數位與百分號），不做換算。 - 每篇論文抽取完後寫一句「本篇共抽取 N 行」，便於我核對有無遺漏。 【輸出格式】明細表 → 名稱對應表 → 使用頻次統計 → 高頻數據集簡介 → 建議 → 問題清單。
高亮處換成你自己的內容：[研究方向與任務]、[論文實驗部分原文]、[提取目的]、[表格用途]
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使用說明
怎麼填變量：[論文實驗部分原文] 從 PDF 裏複製「Datasets」「Evaluation Metrics」和主要結果表。表格複製成文本後容易錯位，可以改成把表格截圖給支持圖片的模型，或者先用抽取工具轉成 Markdown 再貼。每篇開頭加「P1｜標題｜年份」。[提取目的] 決定第 5 步建議的側重點。
常見失敗與調整：
- 表格錯行，模型把 A 方法的數字安到了 B 方法頭上。要求它輸出「數值所在位置」，再抽查核對；錯得多就換截圖輸入。
- 模型順手補充了數據集的「官方規模」。這來自記憶而不是原文，可能對應的是別的版本，要求只保留原文資訊。
- 一次貼十幾篇，後幾篇抽得很粗。每次 3–5 篇，最後讓它合併明細表再做統計。
追問：「把明細表轉成可粘貼到 Excel 的製表符分隔文本」「這幾篇論文的數字能不能直接比較」（可接着使用實驗設定可比性核對提示詞）。引用這些數字寫進論文前，務必回原文核對。
示例輸出
示例，僅供參考（虛構的論文 P1–P3 與數據集 D-A、D-B）
| 論文 | 數據集 | 規模 | 指標 | 數值 | 位置 |
|---|---|---|---|---|---|
| P1 | D-A | 訓練 8,000 / 測試 1,000 | 準確率 | 86.4% | 表 2 第 5 行 |
| P1 | D-B | 原文未說明 | 準確率 | 79.1% | 表 2 第 5 行 |
| P2 | D-A（原文寫作 D-A v2） | 訓練 9,200 / 測試 1,000 | 宏平均 F1 | 0.812 | 表 3 末行 |
| P3 | D-A | 訓練 8,000 / 測試 1,000 | 準確率 | 約 88% | 讀自圖 4，約 |
P1 共抽取 2 行；P2 共抽取 1 行；P3 共抽取 1 行。
名稱對應：P2 的「D-A v2」訓練集規模與 P1、P3 不同，可能是更新版本，標「待確認」。
使用頻次：D-A 被 3 篇使用（其中 1 篇版本待確認），D-B 被 1 篇使用。建議主實驗用 D-A 並同時報告準確率與宏平均 F1。
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