代码笔记语言识别与排名数据集CodeNotebookLanguageIdentificationandRanking-kirderf
数据来源：互联网公开数据
标签：代码笔记, 语言识别, 文本分析, 机器学习, 排名预测, 自然语言处理, 数据标注, 代码分析
数据概述：
该数据集包含从代码笔记中提取的文本数据，记录了代码笔记的单元格内容、类型、排名信息以及语言识别结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态代码笔记语料数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容涉及代码笔记的文本信息，包含多种语言的代码和自然语言描述。
数据维度：包括“id”（代码笔记的唯一标识符）、“cell_id”（单元格的唯一标识符）、“cell_type”（单元格类型，如markdown或code）、“source”（单元格的原始文本内容）、“rank”（单元格的排名）、“ancestor_id”（代码笔记的祖先ID）、“pct_rank”（百分比排名）、“lang”（语言识别结果，包含语言标签和置信度）、“source2”（source的简化版本）、“language_label”（语言标签，可能为unknown）、“language_prob”（语言概率）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train_df_mark.csv和val_df_mark.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
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、代码分析、机器学习等领域的学术研究，如代码笔记的语言识别、内容理解、排名预测等。
行业应用：可为在线编程平台、代码搜索引擎、教育平台等提供数据支持，用于代码笔记的自动分类、推荐、排序等功能。
决策支持：支持代码笔记平台的用户体验优化，例如提升搜索准确度、改进代码笔记的展示效果。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和代码分析课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解代码笔记的结构和特征。
此数据集特别适合用于探索代码笔记中语言使用的规律，预测单元格的相对重要性，提升代码笔记的组织和检索效率。
