
【计】 benchmark set
criterion; datum; norm; standard
【计】 base; baseline; BM
【经】 reference frame
collect; collection; gather; volume
【电】 set
基准集在汉英词典中的核心释义为"Benchmark Dataset",指用于评估、比较或校准系统性能的标准数据集。其概念可拆解为以下三层含义:
基准性(Benchmark)
指数据集具备公认的权威性和代表性,可作为衡量算法、模型或系统性能的客观参照标准。例如在机器学习领域,MNIST手写数字数据集因被广泛用于测试图像识别模型而成为行业基准。
集合属性(Dataset)
强调其结构化数据集合的本质,通常包含标注样本(如文本、图像、音频)及配套评估指标。例如GLUE基准集包含9项自然语言理解任务,涵盖情感分析、语义相似度等标注数据。
功能导向
核心功能包括:
权威定义参考:
根据IEEE标准术语(IEEE 610.12-1990),基准集需满足可重复性(reproducible)、无偏性(unbiased)和全面性(comprehensive)三大原则,相关规范见《IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology》。
典型应用场景:
注:引用来源基于行业通用术语定义,具体标准文档可通过IEEE Xplore数字图书馆(ieeexplore.ieee.org)或学术资源平台检索。
“基准集”是“基准”与“集”的组合词,需分别理解其含义后综合解释:
基准
指测量或评价的起算标准,或泛指规范依据。例如:测量学中需以某一固定点为基准进行推算;社会行为中则以道德准则为基准(如“四维八德”)。
集
本义为聚合、汇集,如“集合”“数据集”等。在“基准集”中表示多个基准的集合。
基准集
指经过筛选、整合的标准化基准集合,常用于以下领域:
基准集是为特定目标整合的标准化参照集合,提供统一、可复用的评价体系。具体含义需结合领域语境进一步分析。
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