代码单元重排模型训练与评估数据集CodeCellReorderingModelTrainingandEvaluationDataset-goldenlock
数据来源：互联网公开数据
标签：代码重排, 机器学习, 文本序列, 模型训练, 评估, 深度学习, 自然语言处理, 代码分析
数据概述：
该数据集包含用于训练和评估代码单元重排模型的文件，记录了代码单元的原始顺序和目标顺序。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间信息，可视为静态数据集，用于模型训练和评估。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用代码重排任务。
数据维度：数据集包含多种文件类型，包括CSV、JSON、Python脚本、Shell脚本、日志文件等。其中，valid.csv文件包含id和cell_order两列，id为代码单元的唯一标识符，cell_order为代码单元的排序信息。此外，还包含tokenizer配置、模型配置、词汇表等相关文件，用于支持模型的训练和评估。
数据格式：数据集提供多种数据格式，包括CSV、JSON、文本文件等，方便进行数据处理和模型构建。数据来源于代码重排任务，并经过了预处理，例如tokenization等。
该数据集适合用于代码单元重排模型的研究和开发，以及相关算法的性能评估。
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：适用于代码重排、代码生成、程序理解等相关研究，例如代码风格迁移、代码自动修复等。
行业应用：可用于代码编辑器的智能提示、代码自动补全、代码优化工具的开发，提高开发效率。
决策支持：支持代码质量评估和代码规范性检查，辅助开发团队进行代码管理。
教育和培训：可作为机器学习、自然语言处理、代码分析等课程的实践数据集，帮助学生理解代码重排任务。
此数据集特别适合用于探索代码单元之间的依赖关系和最佳排序方式，帮助用户构建高质量的代码重排模型，提升代码的可读性和可维护性。
