图书领域描述性问答数据集BookDomainDescriptiveQuestionAnsweringDataset-holyoffering
数据来源：互联网公开数据
标签：问答系统, 自然语言处理, 文本分析, 图书推荐, 情感分析, 描述性问答, 标注数据, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自图书领域的问答数据，记录了用户对图书描述的提问、评论和答案。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源于图书领域，未限定具体地域。
数据维度：包括以下主要字段：
item_id：图书的唯一标识符。
domain：图书所属领域，如"books"。
nn_mod 和 nn_asp：与图书描述相关的修饰词和方面。
query_mod 和 query_asp：与提问相关的修饰词和方面。
q_review_id 和 q_reviews_id：提问相关的评论ID。
question：用户提出的问题。
question_subj_level, ques_subj_score, is_ques_subjective：问题的客观性和主观性相关指标。
review_id 和 review：用户对图书的评论。
human_ans_spans 和 human_ans_indices：人工标注的答案范围和索引。
answer_subj_level, ans_subj_score, is_ans_subjective：答案的客观性和主观性相关指标。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于文本处理和分析。
来源信息：数据来源于对图书评论和描述的分析与标注，已进行结构化处理。
该数据集适合用于自然语言处理、问答系统、情感分析等领域的研究。
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：适用于自然语言处理、机器学习等领域的学术研究，如问答系统构建、情感分析、文本摘要等。
行业应用：可应用于图书推荐系统、智能客服、信息检索等领域，提升用户体验。
决策支持：支持图书出版商、销售平台等优化图书描述、改进推荐算法。
教育和培训：作为自然语言处理、人工智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解问答系统和情感分析。
此数据集特别适合用于探索用户对图书描述的理解与反馈，帮助构建智能问答系统、提升图书推荐的准确性和个性化程度。
