孟加拉语文本标点纠正预测数据集_Bangla_Text_Punctuation_Correction_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：自然语言处理, 文本纠错, 标点符号, 机器学习, 文本生成, 序列标注, 语言模型, 孟加拉语
数据概述：
该数据集包含用于孟加拉语文本标点符号纠正任务的数据，旨在训练和评估模型对孟加拉语文本进行标点校正的能力。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语料库。
地理范围：数据主要针对孟加拉语，可能涵盖孟加拉国及其他使用孟加拉语的地区。
数据维度：数据集包括输入文本（inp_text）、标准答案（gt，即ground truth，正确标注的文本）和模型预测结果（predicted_text）。
数据格式：主要为CSV格式，包含train.csv、val.csv、test.csv以及val_predicted.csv和test_predicted.csv，其中_predicted.csv文件包含了模型预测结果。此外，还包括模型配置文件（config.json、generation_config.json）、模型权重文件（pytorch_model.bin、GEDC_bt5small.bin）以及分词器相关文件（tokenizer.json、spiece.model），方便模型复现和迁移。
来源信息：数据来源于公开数据集或经过处理的文本语料，具体来源未明确说明，但已进行标注和预处理。
该数据集适合用于孟加拉语文本标点符号纠正、文本生成和自然语言处理相关的研究。
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、文本纠错、序列标注等领域的学术研究，例如孟加拉语文本的标点符号纠正、语言模型训练和评估。
行业应用：可以为文本编辑软件、自动校对系统、机器翻译系统等提供数据支持，尤其在孟加拉语文本处理方面。
决策支持：支持文本数据分析和处理，提高文本数据的质量和可用性。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解文本处理技术。
此数据集特别适合用于探索孟加拉语文本的标点符号使用规律，评估不同模型的纠错性能，以及开发更准确的孟加拉语文本处理工具，从而提升孟加拉语文本处理的质量和效率。
