本文章对标的是 NIPS 的Datasets and Benchmarks。

📚 常见数据集/基准论文大纲结构
1. Introduction（引言）
• 问题背景与研究动机
• 当前任务存在的挑战（例如现有数据集不够规模、不够真实、不支持多模态等）

• 本文贡献总结（通常用 bullet points 写出 2–4 点）

2. Related Work（相关工作）
• 同类型已有的数据集简介与局限性（可比较表格）
• 相关的 benchmark 平台或评测方法

• 现有模型在这些数据集上的表现

3. Dataset Design & Construction（数据集构建）
• 数据来源与采集方式（人工标注/自动爬取/模拟生成）
• 数据结构（如图像大小、语言格式、图结构节点/边等）
• 标注流程与质量控制
• 示例展示（用图表或表格说明）

• 统计信息（例如：类别数、样本数量、类别分布）

4. Benchmark Tasks & Evaluation Protocol（任务定义与评测方法）
• 任务设定（如分类、检测、问答、预测等）
• 分割方式（训练集/验证集/测试集）
• 指标定义（如 accuracy、F1、BLEU、ROC-AUC、mAP 等）

• 评测平台或基准实现说明（如是否提供 baseline 代码）

5. Baseline Experiments（基准实验）
• 所用模型说明（简单或 SOTA）
• 实验设置（超参、硬件、训练细节）
• 基准模型在数据集上的性能

• 结果对比与分析（可附表格和可视化）

6. Analysis & Discussion（分析与讨论）
• 数据集的难度分析（如错误案例分析）
• 模型表现的差异与影响因素（如类别不平衡、噪声等）
• 是否存在偏差（bias）或安全性问题

• 对未来研究的启发或建议

7. Limitations & Ethical Considerations（限制与伦理声明）
• 数据的版权或隐私问题
• 潜在滥用风险或模型偏见

• 数据集当前不覆盖的场景/语言/类型

8. Conclusion（结论）
• 总结核心贡献

• 展望未来应用与扩展方向

9. Appendix / Supplementary（附录）
• 更多样例展示
• 技术细节（如数据下载方式、接口说明）

• 额外实验或消融分析

如果你打算撰写或复现一篇数据集论文，这个结构是很通用、且经得起审稿人挑剔的框架。如果你告诉我你的数据类型或研究方向，我可以帮你定制一份更具体的章节提纲或模板！