问答系统问题与答案质量评估数据集Question-AnswerQualityEvaluationDataset-httpwwwfszyc
数据来源：互联网公开数据
标签：问答系统, 文本分析, 质量评估, 自然语言处理, 机器学习, 标注数据, 语义理解, 多维度评价
数据概述：
该数据集包含来自问答系统的数据，记录了问题与答案的多种评估指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态评估数据集使用。
地理范围：数据未限定地域，适用于评估通用问答系统。
数据维度：数据集包括qa_id（问题-答案对的唯一标识符）以及多个评估维度，涵盖问题理解、问题类型、答案质量、答案相关性等，具体字段包括：question_asker_intent_understanding, question_body_critical, question_conversational, question_expect_short_answer, question_fact_seeking, question_has_commonly_accepted_answer, question_interestingness_others, question_interestingness_self, question_multi_intent, question_not_really_a_question, question_opinion_seeking, question_type_choice, question_type_compare, question_type_consequence, question_type_definition, question_type_entity, question_type_instructions, question_type_procedure, question_type_reason_explanation, question_type_spelling, question_well_written, answer_helpful, answer_level_of_information, answer_plausible, answer_relevance, answer_satisfaction, answer_type_instructions, answer_type_procedure, answer_type_reason_explanation, answer_well_written。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型训练。
该数据集适合用于问答系统性能评估、答案质量分析和模型优化。
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、问答系统领域的学术研究，例如问题理解模型、答案生成模型、多维度评估模型等。
行业应用：为搜索引擎、智能客服、知识库系统等提供数据支持，尤其在提升答案质量、优化用户体验方面具有实用价值。
决策支持：支持问答系统开发团队进行系统性能评估和改进，帮助团队优化算法、提升系统准确性和用户满意度。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习相关课程的实训材料，帮助学生理解问答系统的工作原理和评估方法。
此数据集特别适合用于探索问题与答案之间的复杂关系，并构建能够准确评估问答系统性能的模型，从而实现对问答系统进行优化和改进的目标。
