问题文本语义相似度判别数据集QuestionTextSemanticSimilarityJudgement-ojasgolatkar
数据来源：互联网公开数据
标签：文本相似度, 自然语言处理, 问答系统, 语义分析, 文本分类, 机器学习, 深度学习, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自问答平台的问题文本数据，记录了用于训练和评估问题文本语义相似度判别的结构化样本。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源于全球范围内的问答场景，问题文本涵盖广泛的主题。
数据维度：数据集包括以下字段：
qid：问题唯一标识符。
question_text：问题文本内容。
target（仅存在于train.csv）：问题是否为恶意或不诚实问题的标签（0表示非恶意，1表示恶意）。
prediction（sample_submission.csv）：提交的预测结果。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例），便于文本处理和模型训练。数据已进行基本的清洗和预处理，适合直接用于模型训练。
该数据集适合用于自然语言处理领域中的文本相似度计算、语义理解和文本分类任务。
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、深度学习领域的学术研究，如语义相似度计算、恶意问题检测、问答系统优化等。
行业应用：为搜索引擎、智能客服、问答平台等提供数据支持，用于提升问题理解、答案匹配的准确性，以及过滤不良信息。
决策支持：支持风险控制和内容审核，帮助识别和过滤恶意或不诚实的问题，维护社区的健康环境。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解文本相似度计算的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索问题文本的语义特征，构建文本相似度模型，并应用于恶意问题检测等场景，从而帮助用户提升信息检索和内容过滤的效率。
