Kaggle反馈竞赛修正训练集-文本标注数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分析,自然语言处理,标注数据,竞赛,反馈,文本纠错,机器学习,NLP
数据概述：
本数据集是针对Kaggle反馈竞赛（Feedback Prize）的修正版训练集，旨在提升原始数据的标签质量。原始训练集中存在大量的标注错误，本数据集通过修正这些错误，提供了更准确的文本标注信息。
数据包含以下关键字段：
id：文章的唯一标识符。discourse_id：每个讨论片段的唯一标识符。essay_id：文章的标识符。discourse_start：原始数据中讨论片段的起始位置（已替换，请参考new_start）。discourse_end：原始数据中讨论片段的结束位置（已替换，请参考new_end）。discourse_text：原始数据中讨论片段的文本内容（已替换，请参考text_by_new_index）。discourse_type：讨论片段的类型（例如：引言、结论等）。predictionstring：原始数据中预测字符串（已替换，请参考new_predictionstring）。text_by_index：(可忽略)new_start：修正后的讨论片段起始位置。new_end：修正后的讨论片段结束位置。text_by_new_index：修正后的讨论片段文本内容。new_predictionstring：修正后的预测字符串。
数据用途概述：
该数据集主要用于训练和评估文本分析模型，特别是针对写作质量评估、文本结构分析、情感分析等任务。修正后的标注数据能够有效提高模型的准确性和泛化能力。具体应用场景包括：
- 文本分类：根据
discourse_type对文本片段进行分类。
- 文本分割：根据
new_start和new_end进行文本片段分割。
- 命名实体识别：识别文本中的各种类型的讨论片段。
- 模型训练：用于训练机器学习模型，以预测文本中的讨论片段类型、位置等。
- 竞赛：用于Kaggle反馈竞赛，改进参赛模型的性能。
