商品图片与文本相似度匹配评估数据集ProductImageandTextSimilarityMatchingEvaluation-kunihikofurugori
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 文本匹配, 多模态学习, 相似度计算, 商品推荐, F1-score, 数据评估, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的商品图片和文本描述，记录了商品图片与文本描述之间的相似度匹配结果，用于评估不同匹配算法的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态快照数据。
地理范围：数据来源于电商平台，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：posting_id（商品唯一标识符），image（商品图片文件名），image_phash（图片哈希值），title（商品标题），label_group（商品分组标签），target（人工标注的匹配结果），pred_images（基于图像的预测匹配结果），pred_imgonly（仅基于图像的预测结果），f1_img（基于图像匹配的F1-score），pred_dmltext（基于深度学习模型的文本匹配结果），pred_dmltextonly（仅基于深度学习模型的文本匹配结果），f1_dmltext（基于深度学习模型的文本匹配F1-score），pred_text（基于文本的预测匹配结果），pred_textonly（仅基于文本的预测结果），f1_text（基于文本匹配的F1-score），matches（匹配的商品ID列表），f1（总体F1-score）。
数据格式：CSV格式，文件名为result.csv，包含了结构化的匹配结果和性能评估指标，以及多个.npy文件，可能包含了用于模型训练或评估的中间结果。
来源信息：数据来源于电商平台，经过了数据处理和模型预测，并计算了各项评估指标。
该数据集适合用于多模态学习、图像与文本匹配算法的开发与评估。
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：适用于图像识别、自然语言处理和多模态学习交叉领域的学术研究，如商品标题与图片匹配、跨模态检索、相似性度量等。
行业应用：为电商平台、搜索引擎、推荐系统提供数据支持，特别是在商品搜索、个性化推荐、商品分类等方面。
决策支持：支持企业优化商品信息展示，提升用户购物体验，提高商品点击率和转化率。
教育和培训：作为机器学习、深度学习相关课程的实训数据，帮助学生理解多模态数据处理和模型评估。
此数据集特别适合用于探索不同匹配算法的优劣，评估模型在真实电商环境下的性能，并优化商品推荐策略，提升用户满意度。
