openeuler/docs-model-dataset：一站式文档训练数据集构建工具，轻松获取高质量PR数据

openeuler/docs-model-dataset：一站式文档训练数据集构建工具，轻松获取高质量PR数据

【免费下载链接】docs-model-datasetTo develop dataset for openEuler documentation.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/docs-model-dataset

前往项目官网免费下载：https://ar.openeuler.org/ar/

openeuler/docs-model-dataset 是一款专为 openEuler 文档开发的一站式数据集构建工具，能够帮助开发者轻松获取高质量的 PR（Pull Request）数据，为文档模型训练提供坚实的数据基础。

🌟 核心功能亮点

高效 PR 数据采集

通过 crawler/fetch_prs.py 模块，工具可以自动从代码仓库中抓取各类 PR 数据，包括已合并、已关闭和待处理的 PR 信息，无需手动整理，大大节省时间成本。

智能数据处理与筛选

processors/unit_splitter.py 和 filters/ 目录下的多种过滤器（如文件扩展名过滤器、内容长度过滤器等）协同工作，对原始数据进行清洗、拆分和筛选，确保最终数据集的质量和可用性。

多样化数据存储格式

处理后的数据会以 JSON 和 JSONL 等多种格式存储在 data/processed/ 目录中，方便不同场景下的模型训练和数据分析需求。

🚀 快速上手使用

环境准备

首先，克隆项目仓库到本地：

git clone https://gitcode.com/openeuler/docs-model-dataset

然后安装所需依赖：

cd docs-model-dataset pip install -r requirements.txt

数据采集与处理

运行主程序即可启动数据采集和处理流程：

python main.py

工具会自动完成 PR 数据的抓取、处理和存储，全程无需人工干预。

📊 数据应用场景

文档模型训练

bert_train/ 目录下提供了基于 BERT 模型的训练和评估脚本，可直接使用处理后的 PR 数据集进行文档分类等模型的训练，帮助提升文档处理的智能化水平。

文档质量分析

通过 llm_label/ 模块对数据集进行分析，可以深入了解文档修改的模式和趋势，为提高文档质量提供数据支持。

📝 总结

openeuler/docs-model-dataset 作为一款专业的文档训练数据集构建工具，凭借其高效的数据采集、智能的处理筛选和多样化的存储格式，为 openEuler 文档模型的开发和优化提供了有力保障。无论是新手还是有经验的开发者，都能轻松上手，快速获取高质量的 PR 数据，推动文档智能化项目的顺利开展。

【免费下载链接】docs-model-datasetTo develop dataset for openEuler documentation.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/docs-model-dataset