数学试题文本与章节分类数据集MathQuestionTextandChapterClassificationDataset-chafikboulealam
数据来源：互联网公开数据
标签：数学教育, 文本分类, 章节预测, 试题分析, 自然语言处理, 数据标注, 机器学习, 知识图谱
数据概述：
该数据集包含来自在线教育平台的数学试题文本数据，记录了试题内容、对应的章节信息以及预测结果，旨在用于数学试题的章节分类与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态试题集合。
地理范围：数据来源与应用场景未作具体限定，适用于全球范围内的数学教育研究。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，核心字段包括试题文本（text）、LaTeX公式（latex）、图片链接（url）、章节预测结果（chapter、chapter_name）以及其他辅助信息，如试题ID、学科（Subject）、原始章节等。
数据格式：主要数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。包含“score_.87_simple_test_data.csv”、“test.csv”、“new.csv”和“old.csv”等文件，分别包含测试数据、标签数据和原始数据。
来源信息：数据来源于在线教育平台，已进行结构化处理，便于模型训练与评估。
该数据集特别适用于数学试题的自动分类、章节预测、试题难度分析以及知识点关联等研究。
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：适用于教育领域与自然语言处理交叉学科的研究，如数学试题的语义理解、知识点提取、章节预测模型构建等。
行业应用：为在线教育平台、智能学习系统提供数据支持，可用于提升试题推荐的准确性、实现试题的自动分类与归档。
决策支持：支持教育机构的教学内容优化、课程设计，以及个性化学习路径规划。
教育和培训：作为人工智能、自然语言处理、教育数据分析等课程的实训素材，帮助学生理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索数学试题的文本特征与章节关联关系，构建试题分类模型，并实现试题的智能化管理与推荐。
