Valuelabs机器学习黑客松问答组合数据集-veeralakrishna
数据来源：互联网公开数据
标签：NLP,语义相似性,自动生成文本,问答系统,机器学习,黑客松
数据概述：
本数据集包含用于Valuelabs机器学习黑客松比赛的问答组合数据，涉及自然语言处理中的上下文语义相似性和自动生成功能。数据集中的每个问题-答案组合需要生成三个干扰项（distractors），这些干扰项是与正确答案在语义上相似但不正确的选项。数据集旨在帮助参赛者提升机器学习模型在生成高质量干扰项方面的能力，从而提高问答系统的准确性和鲁棒性。
数据用途概述：
该数据集适用于自然语言处理领域的研究与开发，特别是在上下文语义相似性分析和自动生成文本干扰项方面。研究人员和参赛者可以利用此数据集对机器学习模型进行训练和验证，提高模型在生成与正确答案相似但不正确的文本的能力。此外，该数据集也适用于机器学习教育和竞赛，帮助学习者和参赛者深入理解NLP技术的应用与挑战。
关于问题陈述：
本比赛要求生成每个问题-答案组合的三个干扰项。每个干扰项应是一个字符串，并且三个干扰项之间需要用逗号隔开。最终结果应存储在Results.csv文件中，每个问题对应的干扰项应按照如下格式填写：distractor_for_QnA_1 = "干扰项1","干扰项2","干扰项3"
关于评估参数：
所有干扰项将被转换为向量形式，生成提交的干扰项向量和真实答案向量，然后计算这两个向量之间的余弦相似度。这个过程将对所有问题-答案组合重复进行，最终提交的预测文件的评分为所有问题-答案组合中干扰项向量与真实答案向量余弦相似度的平均值。
常见问题及解决方法：
1. 下载数据集时出现XML错误：尝试清除浏览器缓存/cookies后重新启动会话并再次尝试下载。如果问题仍然存在，请联系技术支持。
2. 上传预测文件不工作：确保预测文件符合指导原则和常见问题解答中的要求。如果上传次数超出允许的最大值，也会出现此错误。
3. 异常情况（行数错误/表头错误/关键预测值缺失）：建议按照上述格式更新Results.csv文件中的'distractor'列。如果问题依然存在，请联系技术支持。
4. 评估过程陷入循环：建议立即刷新会话，清除缓存后重新开始。请确保predictions.csv文件格式与Results.csv一致，并且已检查上述所有问题。如果问题依然存在，请联系技术支持。
