代码语义短信分类数据集_Code_Semantic_SMS_Classification_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：代码语义, 短信分类, 自然语言处理, 机器学习, 文本分类, 深度学习, 代码分析, 移动通信
数据概述：
该数据集包含从公开渠道收集的代码片段和短信内容，用于训练和评估代码语义相关的文本分类模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，适用于通用代码语义理解和短信内容分析场景。
数据维度：数据集包括“GMLnames”（代码片段的哈希值，用于唯一标识），“Label”（从代码片段中提取的关键词或描述），以及“Class”（短信类别，如“sms”）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train_sequences.csv和test_sequences.csv两个文件，便于数据读取和分析。此外，还包含JSON格式的配置文件（tokenizer_config.json和special_tokens_map.json），以及tokenizer.json，用于构建和配置文本处理的tokenizer。数据集还包括PNG格式的图像文件，可能用于模型训练过程中的可视化。
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：适用于自然语言处理、代码分析和文本分类交叉领域的学术研究，例如代码语义理解、短信内容分类、关键词提取等。
行业应用：可以为移动通信、软件开发和安全领域提供数据支持，尤其适用于短信内容过滤、恶意代码检测、智能代码推荐等应用。
决策支持：支持企业在移动应用安全、代码质量评估等方面的决策制定。
教育和培训：可作为机器学习、自然语言处理和代码分析相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解和应用文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索代码片段语义与短信内容之间的关联，构建文本分类模型，实现对短信内容的自动分类和代码语义的有效分析。
