问答系统构建大学校园知识图谱数据集QuestionAnsweringSystemUniversityCampusKnowledgeGraphDataset-ansaribeer
数据来源：互联网公开数据
标签：问答系统, 知识图谱, 自然语言处理, 文本理解, 机器阅读理解, 大学, 语义分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自互联网的关于美国圣母大学（University of Notre Dame）的文本数据，记录了关于该大学校园建筑、历史和文化等方面的问答对。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作描述特定时期的静态知识。
地理范围：数据主要聚焦于美国圣母大学校园。
数据维度：数据集包括以下字段：id（问题唯一标识符）、title（文章标题）、context（文章上下文）、question（问题）、answer（答案）、answer_start（答案在上下文中的起始位置）、answer_end（答案在上下文中的结束位置）。
数据格式：CSV格式，文件名为squad_dataset.csv，便于文本处理和模型训练。
来源信息：数据来源于开放数据集，已进行结构化处理，便于用于问答系统构建。
该数据集适合用于构建和评估问答系统、知识图谱构建以及机器阅读理解模型。
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、信息检索、知识图谱等领域的学术研究，如问答系统、信息抽取、文本摘要等。
行业应用：可用于构建大学校园知识库，支持智能导览、校园信息查询等应用。
决策支持：支持教育机构的信息化建设，提升信息服务的智能化水平。
教育和培训：作为自然语言处理、人工智能等相关课程的实训素材，帮助学生理解问答系统原理和构建方法。
此数据集特别适合用于探索基于文本的问答系统构建，以及对特定领域知识的理解和应用，从而实现对校园信息的智能检索和分析。
