PHBench

主要功能

• 大規模發布資料集

  基於2019-2025年間67,292個精選Product Hunt發布貼文建構，透過確定性網域匹配關聯到Crunchbase記錄，識別出528個已驗證的A輪融資作為真實標籤。

• 61個工程化預測特徵

  每個發布由61個結構化特徵表示，涵蓋參與度訊號（投票、評論、評價）、排名訊號（日榜、週榜、月榜）、創辦人屬性、時間模式、主題標籤和交互項。

• 經驗證的預測能力

  頂級集成模型（ENS_avg、ENS_ISO、XGB）在留出測試集上實現了4.7倍於隨機基線的提升，將0.78%的基礎率轉化為可操作的投資訊號。

• 即時線上評分

  每個新的Product Hunt發布都會自動從表現最佳的模型獲得預測分數，為投資者和創辦人提供即時訊號，無需人工分析。

• 公開排行榜與開放提交

  公開排行榜根據五項指標評估體系對提交的機器學習和大語言模型進行排名，使用留出的盲測試集進行公平、標準化的比較。

• 研究級可重現性

  提供公開的訓練集、驗證集和盲測試集劃分，以及所有程式碼和基線模型，遵循與牛津大學共同開發的同儕審查方法論。