文本分类伪标签标注数据集TextClassificationPseudo-labelingDataset-aleron751
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 伪标签, 机器学习, 标注数据, 自然语言处理, 数据增强, 模型训练, 标签生成
数据概述：
该数据集包含用于文本分类任务的伪标签数据，记录了文本样本及其对应的伪标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但适用于通用的文本分类场景。
数据维度：数据集包含两个字段：row_id（样本的唯一标识符）和target（文本样本的伪标签，取值为0或1）。
数据格式：CSV格式，文件名为lightautoml_NLP_benchmark_with_pseudolabelling.csv，方便数据读取和分析。
来源信息：数据集生成方式为伪标签标注，可能基于其他数据集或模型预测生成。
该数据集适合用于文本分类模型的训练和评估，以及研究伪标签对模型性能的影响。
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：适用于机器学习、自然语言处理等领域的学术研究，如伪标签方法研究、半监督学习方法研究等。
行业应用：可以用于构建文本分类模型，如情感分析、垃圾邮件过滤、主题分类等。
决策支持：支持对文本数据进行分类，为决策提供数据支持。
教育和培训：可作为机器学习、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生理解伪标签的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索伪标签对模型性能的影响，以及在有限标注数据情况下提升模型泛化能力。
