问题回答质量评估预测数据集QuestionAnsweringQualityAssessmentPrediction-manidaaw
数据来源：互联网公开数据
标签：问题回答, 质量评估, 预测模型, 文本分析, 机器学习, 自然语言处理, 问答系统, 深度学习
数据概述：
该数据集包含用于评估问题回答质量的预测数据，记录了问题和答案的多种属性，用于训练和测试预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态评估数据。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用问题回答场景。
数据维度：数据集包含以下主要字段：
qa_id：问题-答案对的唯一标识符。
question_asker_intent_understanding：问题提问者意图理解程度。
question_body_critical：问题主体关键性。
question_conversational：问题是否具有对话性质。
question_expect_short_answer：预期简短回答。
question_fact_seeking：问题是否寻求事实。
question_has_commonly_accepted_answer：是否有公认的答案。
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：问题是否包含多重意图。
question_not_really_a_question：是否真正是问题。
question_opinion_seeking：问题是否寻求观点。
question_type_choice：问题类型是否为选择题。
question_type_compare：问题类型是否为比较。
question_type_consequence：问题类型是否为结果。
question_type_definition：问题类型是否为定义。
question_type_entity：问题类型是否为实体。
question_type_instructions：问题类型是否为指令。
question_type_procedure：问题类型是否为流程。
question_type_reason_explanation：问题类型是否为原因解释。
question_type_spelling：问题类型是否与拼写相关。
question_well_written：问题是否写得好。
answer_helpful：答案的帮助程度。
answer_level_of_information：答案的信息量。
answer_plausible：答案是否合理。
answer_relevance：答案的相关性。
answer_satisfaction：答案的满意度。
answer_type_instructions：答案类型是否为指令。
answer_type_procedure：答案类型是否为流程。
answer_type_reason_explanation：答案类型是否为原因解释。
answer_well_written：答案是否写得好。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型训练。同时包含一个model.bin文件，可能为预训练模型或中间结果。
该数据集适合用于构建问题回答质量评估模型，评估问题和答案的各种属性，以提升问答系统的性能。
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、机器学习和人工智能领域的学术研究，例如问题理解、答案评估、问答系统优化等。
行业应用：可以为搜索引擎、智能助手、在线教育平台等提供数据支持，用于提升用户体验，优化信息检索和问答效果。
决策支持：支持企业构建智能客服系统，提高客户服务质量，实现自动化问题解答。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解问题回答质量评估。
此数据集特别适合用于探索问题和答案的不同属性与质量之间的关联，帮助用户构建和优化问题回答质量评估模型，提高问答系统的准确性和用户满意度。
