阿拉伯语问答相关性评估数据集ArabicQuestionAnsweringRelevanceAssessment-mohmedosama
数据来源：互联网公开数据
标签：问答系统, 阿拉伯语, 文本相关性, 语料库, 机器阅读理解, 自然语言处理, 文本匹配, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自阿拉伯语问答系统的数据，记录了问题、上下文和答案的相关性评分。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：数据主要针对阿拉伯语语境下的问答场景。
数据维度：包括“question”（问题）、“context”（上下文）、“answer”（答案）和“answer_relevance_score”（答案相关性评分）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Relevance_questions_final.csv，便于文本处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的阿拉伯语问答数据集，已进行清洗和标注。
该数据集适合用于自然语言处理领域的文本相关性评估、问答系统构建和机器阅读理解等任务。
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：适用于阿拉伯语文本处理、问答系统构建和语义理解等领域的学术研究，例如，探索如何提高阿拉伯语问答系统的准确性和效率。
行业应用：可以为开发阿拉伯语搜索引擎、智能客服、信息检索系统等提供数据支持，特别是在提升阿拉伯语信息处理能力方面。
决策支持：支持阿拉伯语相关领域的决策制定，例如，评估不同问答系统的性能，优化信息检索策略。
教育和培训：作为自然语言处理和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本相关性评估和问答系统。
此数据集特别适合用于探索阿拉伯语问题与答案之间的相关性规律，帮助用户实现对阿拉伯语文本的理解和处理能力，例如，构建一个能够准确回答阿拉伯语问题的系统。
