对话摘要生成数据集DialogueSummarizationDataset-moatazsaleh
数据来源：互联网公开数据
标签：对话摘要, 文本摘要, 自然语言处理, 机器翻译, 文本生成, 对话分析, 数据集, 机器学习
数据概述：
该数据集包含经过预处理的对话文本及其对应的摘要，主要用于训练和评估对话摘要生成模型。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：数据来源未明确，但对话内容涉及公司内部沟通等场景，具有一定的通用性。
数据维度：数据集包括“id”（对话唯一标识）、“dialogue”（对话内容）、“summary”（对话摘要）和“topic”（对话主题）四个字段。
数据格式：CSV格式，包含train_preprocessed.csv、val_preprocessed.csv和test_preprocessed.csv三个文件，便于数据读取和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理，方便直接用于模型训练。
该数据集适合用于对话摘要、文本生成、以及相关自然语言处理任务的研究和应用。
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领域，特别是对话摘要、文本生成、信息提取等方向的学术研究。
行业应用：可用于开发智能客服、会议记录摘要生成、聊天机器人等应用，提升信息处理效率。
决策支持：为企业内部沟通分析、客户服务质量评估等提供数据支持，辅助决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训数据集，帮助学生理解和实践文本摘要技术。
此数据集特别适合用于探索对话内容的自动摘要方法，帮助用户构建高效的文本摘要系统，提高信息检索和理解的效率。
