多语言平行文本语义相似度评估数据集MultilingualParallelTextSemanticSimilarityEvaluationDataset-hemangkhatri07
数据来源：互联网公开数据
标签：语义相似度, 文本匹配, 多语言, 机器翻译, 文本分析, 印度语, 英语, 文本对齐
数据概述：
该数据集包含来自多个语种的平行文本对，用于评估文本之间的语义相似度。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态文本语料。
地理范围：数据主要涉及印度地区使用的语言，包括马拉地语（mar）、印地语（hin）、泰卢固语（tel）以及英语（eng）。
数据维度：数据集由以下字段构成：
PairID: 文本对的唯一标识符。
Score: 文本对之间的语义相似度评分，以数值形式给出。
sentence1: 文本对中的第一条语句，以UTF-8编码存储。
sentence2: 文本对中的第二条语句，以UTF-8编码存储。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，每个文件对应一种语言组合，例如mar_hin_dev.csv，mar_eng_train.csv等。
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、机器翻译、语义理解等领域的学术研究，例如跨语言文本相似度计算、机器翻译质量评估、多语言信息检索等。
行业应用：可以为翻译服务、内容推荐、智能客服等行业提供数据支持，尤其是在跨语言文本比对、内容审核等应用中。
决策支持：支持多语言内容管理与分析，帮助企业更好地理解不同语言环境下的用户需求。
教育和培训：作为自然语言处理、机器翻译等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解多语言文本处理技术。
此数据集特别适合用于探索不同语言文本之间的语义关联，评估机器翻译质量，以及构建多语言文本相似度模型，从而提升跨语言信息处理的能力。
