商品图片与文本匹配数据集_Product_Image_and_Text_Matching_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 文本匹配, 商品搜索, 相似性度量, 深度学习, 自然语言处理, 嵌入向量, 机器学习
数据概述：
该数据集包含商品图像与对应文本描述的嵌入向量，以及商品ID的匹配关系，用于训练和评估图像与文本之间的相似度。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但可推测为面向全球市场的商品信息。
数据维度：
* image_embeds.npy：图像的嵌入向量，用于表示图像的特征。
* text_embeddings.npy：文本的嵌入向量，用于表示文本的特征。
* submission.csv：包含posting_id（商品ID）和matches（与该商品匹配的其他商品ID）的匹配关系。
* tokenization.py：文本预处理相关代码。
数据格式：
* .npy格式，用于存储图像和文本的嵌入向量，方便数值计算和模型训练。
* CSV格式，用于存储商品ID匹配关系，便于数据处理和分析。
数据来源于商品信息平台，数据已进行嵌入向量转换，便于进行相似度计算。
该数据集适合用于图像与文本匹配、商品搜索、推荐系统等任务。
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：适用于图像与文本跨模态学习、相似性检索、多模态信息融合等学术研究。
行业应用：为电商平台、搜索引擎、智能推荐系统提供数据支持，提升商品搜索和推荐的准确性。
决策支持：支持企业优化商品信息展示、提升用户体验，以及改进营销策略。
教育和培训：作为深度学习、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生理解和实践跨模态数据处理技术。
此数据集特别适合用于探索商品图像与文本描述之间的关联性，构建基于图像和文本的相似度模型，从而实现精准的商品匹配和推荐。
