检索排序模型训练评估数据集_Retrieval_Ranking_Model_Training_and_Evaluation_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：信息检索, 排序学习, 模型评估, 机器学习, 深度学习, 自然语言处理, 文本检索, MRR
数据概述：
该数据集包含用于训练和评估检索排序模型的数据，主要记录了模型在训练过程中的性能指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可以推测为模型训练过程中的快照记录。
地理范围：数据未涉及地理信息，主要关注模型在通用信息检索任务上的表现。
数据维度：数据集主要包含模型训练的评估结果，包括epoch（训练轮数）、steps（训练步数）和MRR@10（Mean Reciprocal Rank at 10，前10个结果的平均倒数排名）。
数据格式：CSV格式，文件名为CERerankingEvaluator_train-eval_results.csv，便于数据分析和可视化。数据集还包括模型配置文件、tokenizer相关文件等，用于模型构建和复现。
来源信息：数据来源于模型训练和评估过程的输出，用于衡量检索排序模型的性能。
该数据集适合用于评估检索排序模型的训练效果，并支持对模型进行优化和改进。
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：适用于信息检索、排序学习、深度学习等领域的学术研究，如模型性能分析、优化策略研究等。
行业应用：可以为搜索引擎、推荐系统等行业提供数据支持，特别是在提升检索质量、改善用户体验方面。
决策支持：支持模型训练和参数调优，从而优化检索系统的性能。
教育和培训：作为机器学习、信息检索等课程的实训材料，帮助学生理解模型评估方法。
此数据集特别适合用于分析检索排序模型的训练过程，评估不同超参数设置对模型性能的影响，并实现模型性能的持续改进。
