从非结构化到结构化：打造高质量题库训练大模型的全流程解析，英文理工题库数据集

引言

在大模型的训练过程中，题库数据是一种非常优质的语料。这是因为题库本身就是一种高质量、结构化的监督数据。每一道题目都明确地给出了输入（问题）和输出（答案），并且大多经过人工精心编写和审核，噪声极低。相比于网络上未经整理的文本，题库数据天然具备更高的可信度与准确性，有些还附带详细的解题过程，这等于为模型提供了清晰的推理范例。

题库的覆盖面广，层次分明，既包含多个学科，又涵盖从基础到高阶的不同难度。由浅入深的编排方式，像是一条完整的课程路径，先夯实基础，再逐步锻炼跨领域推理和复杂问题解决的能力。题型的多样化——选择、填空、计算、证明等——也让模型能够适应不同的表达与解答方式，提升泛化能力。尤其是那些需要多步推理与知识整合的高难度题，对模型构建清晰的逻辑链帮助极大。相比在海量语料中“背答案”，通过题库训练的模型更容易掌握“推导过程”，在数学推导、科学推理等任务中表现更为突出。这也是许多领先研究机构在优化推理能力时，都会大量使用精心整理的题库数据的原因。

然而，题库数据的获取与加工并不轻松。很多团队会直接从教辅资料、考试真题、在线习题库等渠道采集原始题目，但这些题目通常是以印刷版或网页排版的形式存在，包含图片、公式、表格等复杂元素，格式高度非结构化。要将它们转化为机器可直接读取、适合训练的结构化数据，需要经过OCR识别、公式解析、版式重构、标签提取等多道工序，并且在每一步都要控制错误率，否则噪声会直接降低训练效果。尤其是涉及多学科、多语言、多格式的题库，整理成本和技术门槛都非常高。正因如此，真正高质量、高难度、结构化的题库，在行业内一直是稀缺资源。

数据清洗

为了解决“高质量题库一库难求”的问题，我们建立了一整套从采集、清洗到结构化存储的标准流程，把分散、杂乱、非结构化的原始题目转化为可直接用于大模型训练的高质量数据。

题干提取

在清洗过程中，首先对原始题目进行高精度 OCR 识别与公式解析，将试卷 PDF、扫描图片或网页内容转换为可编辑文本，并保留数学表达式的 LaTeX 格式。随后，自动化脚本会从中切分出题干与选项内容，将它们分别写入 question 和 options 字段；对于非选择题，options 字段则留空。正确答案会提取到 answer 字段，而解题步骤和推理过程会放入 analyzing，同样保留原有的公式格式。

题目标注

在知识标签层面，我们会基于学科体系自动匹配 subject（如微积分、线性代数），并结合知识图谱识别题目对应的 know_point（具体考察的知识点）。题目类型则映射到标准化的 type 分类（选择题、填空题、简答题等）。难度 difficulty 参考美国学籍制度进行划分，从 Easy 到 Hard，确保后续训练能够按需分配不同层级的数据。

质量审核

为了保证题库数据的高质量，我们使用了谷歌的 Gemini 2.5 Pro 模型作为审核工具，对题目进行了质量检测。审核重点涵盖两个维度：一是题目逻辑完整性，确保题干条件无矛盾，信息齐全且前后一致；二是文本格式规范，无乱码、排版错误等影响阅读的问题。

在实际操作中，我们采用抽检方式，随机抽取了10000道试题进行审核。Gemini 2.5 Pro 模型对每道题目进行深入理解与分析，评判其是否符合上述质量标准。根据我们的检测结果，测试通过的题目为9232道，合格率稳定保持在90%以上。

题目样例

通过这一整套流程，每道题从原始、混乱的非结构化内容，转化为逻辑清晰、字段完备、格式统一的高质量训练数据，最终，每道题会以如下 JSON 结构呈现：

{
  "question": "Let A be a 3×3 real symmetric matrix with eigenvalues λ₁ = 2, λ₂ = -1, and λ₃ = 4. What is the second smallest eigenvalue of (A² + I)?",
  "options": ["3", "5", "7", "9", "11"],
  "answer": "5",
  "analyzing": "The eigenvalues of A² + I are (2² +1)=5, ((-1)² +1)=2, and (4² +1)=17. The sorted eigenvalues are [2,5,17]. The second smallest is 5.",
  "difficulty": "Hard",
  "subject": "Linear Algebra",
  "know_point": "Eigenvalues of matrix polynomials",
  "type": "multiple-choice"
}

这种结构化 JSON 数据不仅信息完整，而且格式稳定，能直接用于监督微调、链式推理训练，大幅降低预处理成本。

字段说明

数据共有以下几个字段：

字段名	备注
question	题目文本（LaTeX格式）
options	选择题选项列表，如果是非选择题此字段为空
answer	正确答案，一个选项或者一段回答
analyzing	解题分析，如果有公式也是LaTeX格式
difficulty	基于美国的学籍制度划分的难度，有Easy，Medium，Hard等分类
subject	具体的二级学科，例如微积分、线性代数等
know_point	题目所考察的知识点
type	题目类型，例如选择题、填空题、简答题等

目前，我们已整理并清洗完成物理、化学、生物和数学四个学科的高质量英文题库数据集，覆盖从基础到高阶的多层次知识点。我们的数据结构化完整，适用于各类大模型训练和科研应用。如果您对我们的数据感兴趣，或有合作需求、样例测试等，欢迎通过私信与我联系～

---

本文由CSDN博客爬虫自动获取并转换为Markdown格式