marketeam/Marketing-Emails
Marketing Emails A curated corpus of synthetically generated yet realistic marketing email messages designed to support research in Domain Adaptation, Natural Language Processing (NLP), Data Science, Machine Learning, and Communication research. The dataset is appropriate for a wide spectrum of training paradigms—including pre-training, fine-tuning, and domain adaptation—as well as for rigorous evaluation of models targeting domain-specific language understanding and generation… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/marketeam/Marketing-Emails.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tuần
#2 Repository Của Tháng
📧 Bộ dữ liệu email marketing giả lập thực tế, miễn phí cho nghiên cứu NLP
Marketing-Emails cung cấp hơn 10.000 email marketing được tạo ra bởi mô hình AI, tuân thủ hoàn toàn về bản quyền và an ninh dữ liệu.
Marketing-Emails là một bộ dữ liệu văn bản được tổng hợp giả lập, mô phỏng các mẫu thư điện tử marketing thực tế. Dù là dữ liệu giả lập hoàn toàn, nhưng nó được thiết kế để phản ánh chính xác các đặc điểm cấu trúc, phong cách và ngôn ngữ thuyết phục đặ characteristic của email marketing hiện đại. Bộ dữ liệu này được phát triển bởi nhóm nghiên cứu marketeam và sẵn sàng cho các mục đích huấn luyện và đánh giá mô hình ngôn ngữ.
✨ Điểm nổi bật
- Domain-specific language: chứa từ ngữ, khung thuyết quảng bá và cấu trúc call-to-action đậm chất marketing.
- Hỗ trợ nhiều giai đoạn huấn luyện: pre-training, fine-tuning và domain adaptation.
- Nội dung ho hoàn toàn đồng nhất: mọi email đều được tạo ra bởi mô hình AI, không chứa thông tin cá nhân thật.
- Đa dạng về tông độ và cấu trúc: giúp mô hình học được nhiều phong cách giao tiếp khác nhau.
- Miễn phí và dễ truy cập: công bố công khai trên Hugging Face với giấy phép MIT.
- Hỗ trợ đánh giá: các tác vụ như trích xuất thực thể, phân loại cảm xúc, phân nhóm chủ đề đều khả thi.
💡 Vì sao đáng chú ý
Với sự thiếu hụt của dữ liệu email thực tế do rủi ro bảo mật, Marketing-Emails cung cấp một nguồn thay thế an toàn và bền vững. Đặc biệt, sự kết hợp giữa tính thực tế và tính giả lập giúp các nhà nghiên cứu có thể huấn luyện mô hình mà không lo vi phạm dữ liệu cá nhân. Đây là công cụ lý tưởng cho việc phát triển và đánh giá các mô hình NLP trong miền ngôn ngữ marketing.
#MarketingEmails #NLP #DomainAdaptation #TextGeneration #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Dataset Card for GSM8K Dataset Summary GSM8K (Grade School Math 8K) is a dataset of 8.5K high quality linguistically diverse grade school math word problems. The dataset was created to support the task of question answering on basic mathematical problems that require multi-step reasoning. These problems take between 2 and 8 steps to solve. Solutions primarily involve performing a sequence of elementary calculations using basic arithmetic operations (+ − ×÷) to… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/openai/gsm8k.
APIGen Function-Calling Datasets Paper | Website | Models This repo contains 60,000 data collected by APIGen, an automated data generation pipeline designed to produce verifiable high-quality datasets for function-calling applications. Each data in our dataset is verified through three hierarchical stages: format checking, actual function executions, and semantic verification, ensuring its reliability and correctness. We conducted human evaluation over 600 sampled data points… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/xlam-function-calling-60k.
a.k.a. Awesome ChatGPT Prompts This is a Dataset Repository mirror of prompts.chat — a social platform for AI prompts. 📢 Notice This Hugging Face dataset is a mirror. For the latest prompts, features, and community contributions, please visit: 🌐 Website: prompts.chat 📦 GitHub: github.com/f/awesome-chatgpt-prompts About prompts.chat is an open-source platform where users can share, discover, and collect AI prompts from the community. The project can… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/fka/prompts.chat.
Dataset Card for Alpaca Dataset Summary Alpaca is a dataset of 52,000 instructions and demonstrations generated by OpenAI's text-davinci-003 engine. This instruction data can be used to conduct instruction-tuning for language models and make the language model follow instruction better. The authors built on the data generation pipeline from Self-Instruct framework and made the following modifications: The text-davinci-003 engine to generate the instruction data… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca.
News [2025/04/22] We split the data and kept only the medical SFT dataset (medical_o1_sft.json). The file medical_o1_sft_mix.json contains a mix of medical and general instruction data. [2025/02/22] We released the distilled dataset from Deepseek-R1 based on medical verifiable problems. You can use it to initialize your models with the reasoning chain from Deepseek-R1. [2024/12/25] We open-sourced the medical reasoning dataset for SFT, built on medical verifiable problems and an… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/FreedomIntelligence/medical-o1-reasoning-SFT.
Dataset Card for Alpaca-Cleaned Repository: https://github.com/gururise/AlpacaDataCleaned Dataset Description This is a cleaned version of the original Alpaca Dataset released by Stanford. The following issues have been identified in the original release and fixed in this dataset: Hallucinations: Many instructions in the original dataset had instructions referencing data on the internet, which just caused GPT3 to hallucinate an answer. "instruction":"Summarize… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/yahma/alpaca-cleaned.
OpenAssistant Conversations Dataset (OASST1) Dataset Summary In an effort to democratize research on large-scale alignment, we release OpenAssistant Conversations (OASST1), a human-generated, human-annotated assistant-style conversation corpus consisting of 161,443 messages in 35 different languages, annotated with 461,292 quality ratings, resulting in over 10,000 fully annotated conversation trees. The corpus is a product of a worldwide crowd-sourcing effort… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/OpenAssistant/oasst1.
Summary databricks-dolly-15k is an open source dataset of instruction-following records generated by thousands of Databricks employees in several of the behavioral categories outlined in the InstructGPT paper, including brainstorming, classification, closed QA, generation, information extraction, open QA, and summarization. This dataset can be used for any purpose, whether academic or commercial, under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/databricks/databricks-dolly-15k.
Dataset Card for SQuAD Dataset Summary Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) is a reading comprehension dataset, consisting of questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to every question is a segment of text, or span, from the corresponding reading passage, or the question might be unanswerable. SQuAD 1.1 contains 100,000+ question-answer pairs on 500+ articles. Supported Tasks and Leaderboards Question… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/rajpurkar/squad.