印度电影问答数据集_Indian_Movie_Question_Answering_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：问答系统, 印度电影, 自然语言处理, 文本理解, 知识抽取, 文本标注, 机器阅读理解, 多模态数据
数据概述：
该数据集包含来自印度电影领域的相关问答数据，旨在用于训练和评估问答系统。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，可视为静态知识库。
地理范围：数据主要聚焦于印度电影文化，涵盖相关电影、演员、事件等信息。
数据维度：包括“id”（唯一标识符），“Domain”（领域，如“印度演员”），“Wikipedia Link”（维基百科链接），“Title”（标题），“Context”（上下文文本），“Type”（问题类型），“Question”（问题），“Answer”（答案），“start_index”（答案起始位置），“end_index”（答案结束位置），“answers”（备选答案），“Calculated”（是否为计算型答案）等。
数据格式：主要数据以CSV格式存储，文件名为final_data.csv，包含结构化的问答对。此外，还包含config.json和pytorch_model.bin文件，其中config.json为模型的配置信息，pytorch_model.bin为训练好的模型参数。
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、机器阅读理解等领域的学术研究，例如构建基于知识的问答系统、文本摘要等。
行业应用：可以为电影娱乐行业提供数据支持，例如智能客服、电影推荐系统、电影知识库构建等。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如电影市场分析、演员评价等。
教育和培训：作为自然语言处理、人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解问答系统构建和评估。
此数据集特别适合用于探索印度电影领域的知识表达与推理，帮助用户构建特定领域的问答系统，并评估其性能。
