商品搜索相关性评估数据集_Product_Search_Relevance_Assessment
数据来源：互联网公开数据
标签：商品搜索, 相关性评估, 自然语言处理, 文本匹配, 多语言, 数据标注, 机器学习, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含多个CSV文件，记录了用户查询与商品之间的相关性信息，用于评估和训练商品搜索相关性模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖多种语言环境，通过"query_locale"字段标识，包括但不限于西班牙语（es）等。
数据维度：
train-v0.3.csv: 包含"example_id"（示例ID）、"query"（用户查询）、"product_id"（商品ID）、"query_locale"（查询语言环境）和"esci_label"（相关性标签）等字段。
test_public-v0.3.csv: 包含"example_id"、"query"、"product_id"和"query_locale"等字段，用于测试模型。
sample_submission_public-v0.3.csv: 包含"example_id"和"esci_label"字段，为提交预测结果的示例。
product_catalogue-v0.3.csv: 未提供字段信息。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型训练。数据已进行初步处理，准备用于相关性评估任务。
该数据集特别适用于自然语言处理中的文本匹配、信息检索和推荐系统等领域。
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：适用于商品搜索相关性评估、多语言文本匹配、用户查询意图分析等学术研究。
行业应用：为电商平台、搜索引擎等提供数据支持，用于优化商品搜索算法、提升用户搜索体验。
决策支持：支持企业进行搜索策略优化、产品推荐系统改进，以及市场调研分析。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、信息检索等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和实践相关性评估技术。
此数据集特别适合用于探索用户查询与商品之间的关联性，构建和优化搜索排序模型，提高商品推荐的精准度和用户满意度。
