Webis_ArgRank_17_Based_英文论证相关性研究基准数据集_2017

数据集概述

本数据集是用于研究论证相关性的英文基准数据集，包含32个排名、超过3万个论证单元的真实论证图，以及可复现排名实验的源代码。数据集以压缩包形式提供，无目录层级划分，可支持论证相关性领域的模型训练与评估。

文件详解

• 文件名称：webis-argrank-17.zip
• 文件格式：ZIP
• 字段映射介绍：压缩包内包含32个排名数据、含3万+论证单元的真实论证图数据，以及用于复现排名实验的源代码文件；具体字段需解压后查看内部文件结构。

数据来源

EACL 2017论文（关于论证相关性的研究）

适用场景

• 论证相关性模型训练与评估: 作为基准数据集，用于开发和验证自然语言处理领域中论证相关性识别模型的性能。
• 论证图结构分析: 基于真实论证图数据，研究论证单元间的关联模式与结构特征。
• 排名算法复现与优化: 利用提供的源代码复现原实验，并优化论证相关性排名算法。
• 自然语言处理基准测试: 为论证挖掘、文本语义关联分析等NLP任务提供标准化测试数据。