在线搜索查询意图领域分类数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：自然语言处理，文本分类，搜索，查询，意图识别，机器学习，在线搜索，数据挖掘
数据概述：
本数据集由Analytics Vidhya提供，用于在线搜索查询意图领域分类的实践。数据集包含了大量在线搜索查询语句，并为每条查询语句标注了所属的领域类别。这些领域类别代表了用户搜索意图所指向的不同主题或信息需求，例如：新闻、购物、旅游、医疗、金融等。数据集的目的是训练和评估文本分类模型，以自动识别查询语句的领域。数据集的字段通常包括：查询语句（Query）和领域类别标签（Domain）。
数据用途概述：
该数据集主要用于自然语言处理领域的文本分类研究，特别是在搜索领域。它可以用于：
1. 训练文本分类模型：构建和训练机器学习或深度学习模型，用于自动将新的查询语句分类到预定义的领域中。
2. 评估模型性能：使用数据集评估不同文本分类模型的性能，包括准确率、精确率、召回率、F1值等指标。
3. 搜索优化：在搜索引擎中，可以利用分类结果来改进搜索结果的排序、推荐相关内容或提供更精准的广告。
4. 用户行为分析：分析用户查询的领域分布，了解用户的兴趣和需求，从而改进产品设计和用户体验。
5. 学术研究：用于研究新的文本分类算法、特征工程方法或迁移学习技术。
