科学问题多项选择题数据集ScienceQuestionMultipleChoiceDataset-keengum23
数据来源：互联网公开数据
标签：科学问题, 多项选择, 文本理解, 自然语言处理, 知识图谱, 问答系统, 机器学习, 教育
数据概述：
该数据集包含来自科学领域的的多项选择题，旨在评估学生对科学概念的理解程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，可视为静态知识库。
地理范围：数据覆盖范围不限，题目内容涉及广泛的科学知识。
数据维度：数据集包括问题（prompt）、多个选项（A, B, C, D, E）以及标准答案（answer，仅在训练集中）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）。
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、知识表示与推理、问答系统等领域的学术研究，例如，研究如何提高模型在科学问题上的理解和推理能力。
行业应用：可以用于构建教育领域的智能辅导系统、考试评估系统，以及科学知识图谱的构建。
决策支持：支持教育机构评估学生的知识水平和教学效果，优化课程内容。
教育和培训：作为科学、人工智能等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解文本理解和推理。
此数据集特别适合用于探索科学问题理解、多项选择题的解答方法，以及开发能够理解和解答科学问题的智能系统，从而提升教育质量和学习体验。
