代码单元格预处理文本分析数据集CodeCellPreprocessedTextAnalysisDataset-bantencrues
数据来源：互联网公开数据
标签：代码分析, 文本预处理, 自然语言处理, 代码理解, 机器学习, 数据挖掘, Jupyter Notebook, 代码片段
数据概述：
该数据集包含来自Jupyter Notebook的代码单元格预处理文本数据，记录了代码单元格的文本内容及其相关元数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态代码文本数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内使用Jupyter Notebook进行代码编写的场景。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件包含以下字段：
id：代码单元格的唯一标识符。
cell_id：单元格的ID。
cell_type：单元格类型，包括"code"（代码）和"markdown"（文本）。
source：代码或文本的预处理后的内容。
src_len：预处理后文本的长度。
数据格式：CSV格式，每个文件对应一个预处理后的代码单元格集合，文件名如code_preprocessed0.csv等。数据已进行预处理，便于后续的文本分析。
来源信息：数据来源于Jupyter Notebook的代码单元格，经过预处理，可能包括分词、去噪等操作。
该数据集适合用于代码理解、代码生成、文本分析等研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于代码分析、自然语言处理与软件工程交叉领域的学术研究，如代码语义理解、代码风格分析、代码自动生成等。
行业应用：可为软件开发工具、代码搜索引擎、智能代码助手等产品提供数据支持，特别在代码推荐、代码补全、代码错误检测等方面具有应用价值。
决策支持：支持软件开发团队的代码质量评估与代码规范制定，助力提升开发效率和代码可维护性。
教育和培训：作为编程教学和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解代码结构和文本分析方法。
此数据集特别适合用于探索代码文本的特征与规律，帮助用户实现代码理解模型的构建、代码生成技术的研发以及代码质量的评估。
