科学问答上下文匹配数据集ScienceQuestionAnsweringContextMatching-jefersonpazze
数据来源：互联网公开数据
标签：科学知识, 问答系统, 上下文理解, 自然语言处理, 信息检索, 文本匹配, 数据集, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自科学领域的问答对，记录了问题、相关上下文以及答案。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态知识库。
地理范围：数据内容涵盖广泛的科学知识，不限定特定地理区域。
数据维度：包括“prompt”（问题）、“context”（相关上下文）、“A-B-C-D-E”（可能的选项）以及“answer”（正确答案）和“source”（来源）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Science_1k.csv，便于数据分析和模型训练。
该数据集适合用于科学知识问答、上下文理解、信息检索和自然语言处理等任务。
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、信息检索和知识图谱构建等领域的学术研究，如问答系统、文本理解、知识推理等。
行业应用：可应用于教育、智能助手等领域，为用户提供科学知识查询和解答服务，例如智能学习平台、科学文献检索等。
决策支持：支持基于科学知识的决策制定，例如在科学研究、技术开发等领域提供信息支持。
教育和培训：作为人工智能、自然语言处理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索科学问题与上下文之间的关联，以及构建能够理解和回答科学问题的模型。
