数据集概述
本数据集是论文《IV-NLP: A Methodology to understand the behavior of DL models and its Application from a Causal Approach》的关联数据，基于2023年发布的V3版本扩展而来（V4）。包含原始数据集和GPT-3.5-turbo-0125生成的合成数据集，为通过因果方法研究深度学习模型行为提供数据支持。
文件详解
- 原始数据集文件：
- df_originales.xlsx（Excel格式）：含4015条记录，字段包括Id（0-4014自动序列）、Tweet_Checked（推文文本）、Fecha（发布日期）、Clase_Argumento（0/1标签）
- 合成数据集文件：
- df_gpt35.xlsx（Excel格式）：含3966条记录，字段包括Id（0-3965自动序列）、Tweet_Checked（合成推文文本）、Original_Id（对应原始数据Id）、Fecha（发布日期）、Clase_Argumento（0/1标签）
适用场景
- 深度学习模型行为分析：基于因果方法探究模型决策逻辑
- 自然语言处理研究：验证合成文本数据在模型训练或评估中的应用效果
- 因果推断应用：探索因果方法论在NLP任务中的实践价值
- 模型可解释性研究：分析深度学习模型对文本数据的处理机制
