高质量数据集测评服务

一、服务核心定位

以全国数据标准化技术委员会（SAC/TC609）发布的《高质量数据集 质量评测规范》（TC609-5-2025-04）为技术依据，为数据要素市场提供专业化、标准化的高质量数据集测评解决方案。聚焦人工智能模型开发与训练的核心需求，通过全维度、可量化的测评体系，帮助企业规范数据管理、提升数据质量、释放数据价值，为数字转型、AI 创新应用及数据要素流通奠定坚实基础，助力构建安全可控、高效协同的数据要素服务生态。

二、核心测评内容

1）说明文档测评：围绕基本信息完整性（规模、格式、访问渠道等）、内容特征完整性（模态类型、数据分布、样本示例等）、建设过程完整性（数据来源、加工流程、标注规范等）、应用说明完整性（使用许可、场景适配、基准测试结果等）四大子指标，全面核查文档规范性与完整性。

2）数据质量测评：涵盖格式规范性、安全规范性、标注规范性、结构完整性、内容真实性、内容一致性、类型一致性、内容干净性，确保数据符合AI训练基础要求。

3）模型应用测评：聚焦内容多样性（数据分布全面性）、规模完整性（满足场景训练需求）、内容时效性（采集与更新适配）、标注准确性（精准覆盖训练需求）、模型适配性（有效提升模型性能）五大子指标，验证数据集对目标AI模型的支撑能力。