DataTalksClub-Zoomcamp问答匹配挑战数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：问答匹配,机器学习,教育数据,课程内容,时间序列,数据挑战,Kaggle
数据概述：
本数据集源自DataTalks.Club举办的问答匹配挑战，包含四个CSV文件和一个附件文件夹。数据内容包括DataTalks.Club课程中的问题和答案，以及相关的元数据。这些数据用于开发能够准确匹配问题与答案的模型。具体包括以下文件：
- train_questions.csv：用于模型训练，包含问题文本、元数据和正确答案ID。
- question_id：每个问题的唯一标识符。
- question：问题的文本内容。
- course：问题所在的具体课程。
- year：课程进行的年份。
- candidate_answers：潜在匹配问题的答案ID列表。
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answer_id：问题的正确答案ID。
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train_answers.csv：用于训练提供的答案，对应train_questions.csv中的问题。
- answer_id：每个答案的唯一标识符。
- answer：答案的文本内容。
- course：答案所在的具体课程。
- year：课程进行的年份。
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attachments_files：与答案相关的附件文件名，包括图片。
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test_questions.csv：用于评估模型性能的问题，不包含正确答案ID。
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列与train_questions.csv相同，不包括answer_id列。
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test_answers.csv：提供测试集的答案，参与者需要将这些答案与test_questions.csv中的问题进行匹配。
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列与train_answers.csv相同。
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test_correct.csv：提供测试集的正确答案，可用于最终验证模型。
- question_id：问题的ID。
- answer_id：正确答案的ID。
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Usage：该行是否为公共或私人测试集的一部分。
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附件文件夹：包含答案中引用的所有附件文件，包括图片及其他类型文件。
- 这些附件对于正确匹配问题与答案至关重要，尤其是视觉上下文重要的问题。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习模型开发、课程内容分析、问答匹配算法研究等多种场景。参与者可以利用文本内容、课程背景和时间序列数据，构建强大的模型以提高问答匹配的准确性。此数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解问答匹配技术的发展与应用。
