搜索查询相关性标注数据集SearchQueryRelevanceAnnotationDataset-gautamnayakdma
数据来源：互联网公开数据
标签：搜索相关性, 信息检索, 文本匹配, 数据标注, 语义分析, 机器学习, 自然语言处理, 标注数据
数据概述：
该数据集包含搜索查询与参考文档之间的相关性标注信息，用于评估和训练信息检索系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态标注数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用信息检索场景。
数据维度：数据集包含"query_id" (搜索查询的唯一标识符) 和 "reference_id" (与查询相关的参考文档的标识符) 两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为 public_ground_truth.csv，易于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于 gautamnayakdma-public-ground-trut，已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于信息检索、文本匹配、相关性排序等领域的研究和应用。
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：适用于信息检索、自然语言处理等领域的学术研究，如相关性评估、排序算法优化等。
行业应用：可用于搜索引擎、推荐系统等产品的模型训练和效果评估，提高搜索结果的准确性和相关性。
决策支持：支持信息检索系统中的查询理解、文档排序等环节的优化，提升用户体验。
教育和培训：作为信息检索、机器学习等课程的实训数据，帮助学生理解相关性标注和模型构建。
此数据集特别适合用于探索搜索查询与文档之间的语义关联，帮助用户构建和优化信息检索系统，提升搜索结果的质量和效率。
