韩语问答文本分类与语义向量数据集KoreanQuestion-AnswerTextClassificationandSemanticVectorDataset-doxgxxn
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 自然语言处理, 语义向量, 问答系统, 韩语, 机器学习, 数据标注, 深度学习
数据概述：
该数据集包含用于韩语问答系统构建和文本分类任务的数据，记录了韩语问题及其对应的答案，并提供了用于提交的语义向量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态语料库。
地理范围：数据主要面向韩语使用者，未限定具体地理位置。
数据维度：
train.csv：包含问题(질문_1, 질문_2)，类别(category)和多条答案(답변_1 到 답변_5)。
test.csv：包含问题(질문)。
sample_submission.csv：包含每个问题的ID及其对应的256维语义向量(vec_0 到 vec_255)，用于提交预测结果。
数据格式：数据集以CSV格式提供，便于进行数据分析、文本处理和模型训练。其中，train.csv用于训练分类模型，test.csv用于模型测试，sample_submission.csv提供提交格式。
来源信息：数据集来源未明确，推测为用于训练和评估韩语问答或文本分类模型的公开数据集。
该数据集适合用于韩语文本分类、问答系统、语义相似度计算等研究，以及相关模型的训练和评估。
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：适用于自然语言处理、文本分类、问答系统等领域的学术研究，例如韩语语义理解、多轮对话、情感分析等。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，特别是在构建韩语智能客服、聊天机器人、信息检索系统等方面。
决策支持：支持企业在韩语市场中的产品推荐、用户反馈分析等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解韩语文本处理技术。
此数据集特别适合用于探索韩语文本的分类和语义表示方法，帮助用户构建韩语问答系统，提升文本处理模型的性能。
