俄语文本摘要评估指标数据集RussianTextSummarizationEvaluationMetrics-leinee
数据来源：互联网公开数据
标签：文本摘要, 俄语, 评估指标, 自动摘要, 自然语言处理, 机器翻译, ROUGE, 余弦相似度
数据概述：
该数据集包含来自多个俄语文本摘要数据集的评估指标，用于衡量自动文本摘要的质量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态评估结果。
地理范围：数据主要针对俄语文本，可能涵盖俄罗斯及其他俄语使用地区的文本。
数据维度：数据集包含多个评估指标，如：most_common_words（最常出现的词）、text_length_words（文本长度，以单词为单位）、summary_length_words（摘要长度，以单词为单位）、text_length_sent（文本长度，以句子为单位）、summary_length_sent（摘要长度，以句子为单位）、rouge_1（ROUGE-1得分，用于评估摘要与参考摘要的重叠程度）和cos_similarity（余弦相似度，衡量摘要与原文的语义相似度）。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，每个文件对应一个特定的数据集，如rudialogsumv2、matreshka、gazeta、wikilingua、xlsum、mlsum、samsumru等。
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、文本摘要、机器翻译等领域的学术研究，用于评估不同摘要算法的性能，分析评估指标之间的关系。
行业应用：可以为文本摘要相关的产品（如新闻聚合、智能写作工具等）提供评估基准，帮助改进摘要质量。
决策支持：为文本摘要系统的设计和优化提供数据支持，帮助决策者选择合适的摘要技术和评估方法。
教育和培训：作为自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解文本摘要的评估方法和指标。
此数据集特别适合用于探索不同摘要算法在俄语文本上的表现，以及评估指标与人工评估之间的相关性，从而提升文本摘要技术的准确性和可靠性。
