问题回答质量评估数据集QuestionAnsweringQualityAssessmentDataset-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, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自问答系统的数据，记录了问题和对应答案的质量评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态评估数据集。
地理范围：数据来源未明确，但适用于通用问答场景。
数据维度：数据集包含多个评估维度，涵盖问题和答案的多个方面，包括：qa_id（问题唯一标识符），以及question_asker_intent_understanding（提问者意图理解），question_body_critical（问题内容关键性），question_conversational（问题对话性），question_expect_short_answer（期望简短回答），question_fact_seeking（问题寻求事实），question_has_commonly_accepted_answer（问题是否有公认答案），question_interestingness_others（问题对他人的趣味性），question_interestingness_self（问题对提问者的趣味性），question_multi_intent（问题多重意图），question_not_really_a_question（并非真正的问题），question_opinion_seeking（问题寻求观点），question_type_choice（问题类型选择），question_type_compare（问题类型比较），question_type_consequence（问题类型结果），question_type_definition（问题类型定义），question_type_entity（问题类型实体），question_type_instructions（问题类型指令），question_type_procedure（问题类型流程），question_type_reason_explanation（问题类型原因解释），question_type_spelling（问题类型拼写），question_well_written（问题是否写得好），answer_helpful（答案是否对提问者有帮助），answer_level_of_information（答案信息量），answer_plausible（答案是否合理），answer_relevance（答案相关性），answer_satisfaction（答案满意度），answer_type_instructions（答案类型指令），answer_type_procedure（答案类型流程），answer_type_reason_explanation（答案类型原因解释），answer_well_written（答案是否写得好）。
数据格式：CSV格式，文件名为submissiontest.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于[具体来源待补充]，已进行[处理方式待补充]。
该数据集适合用于问答系统质量评估、文本分析和机器学习模型的训练与评估。
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、问答系统、文本质量评估等领域的学术研究，如答案排序、问题理解、用户满意度预测等。
行业应用：为搜索引擎、智能客服、知识库等应用提供数据支持，尤其在提升问答准确性、用户体验方面具备实用价值。
决策支持：支持产品经理和工程师优化问答系统，提升系统性能和用户满意度。
教育和培训：作为自然语言处理和机器学习课程的实训材料，帮助学生理解问答系统和文本质量评估。
此数据集特别适合用于探索问题和答案的质量评估指标，帮助用户构建和优化问答系统，提高用户满意度。
