文本分类问答数据集-2011年至2021年-thedevastator
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类,问答系统,自然语言处理,机器学习,数据集,教育,研究
数据概述：
本数据集专为训练和评估用于问答任务的文本分类模型设计。它包含多个字段，提供了各种信息以支持该任务。数据集的一个重要特征是包含之前的对话问题，这些信息可以提供背景和上下文，帮助模型理解对话流并提高生成准确答案的能力。当前问题是另一个关键字段，表示需要根据现有信息回答的具体问题。此外，数据集还包括被认为是正确或相关的关键词（gold terms）、语义相关词（semantic terms）、问题和答案之间的重叠词（overlapping terms）、带有上下文的答案文本（answer text with window）以及BERT模型识别的命名实体（bert_ner_overlap）。这些信息共同为构建准确的问答模型提供了全面的基础。
数据用途概述：
该数据集适用于文本分类模型的训练、验证、微调和测试。研究人员可以利用train.csv文件进行模型训练，使用validation.csv文件评估模型性能，最后使用test.csv文件测试模型在未见过的数据上的表现。此外，该数据集也适用于教育场景，帮助学生学习文本分类和问答系统的概念，以及用于评估和改进问答系统的性能。
数据集包含以下字段：
- prev_questions：对话中在当前问题之前的先前问题。
- cur_question：当前需要回答的问题。
- gold_terms：被认为是正确或相关的关键词。
- semantic_terms：语义上与问题相关的词。
- overlapping_terms：问题和答案之间的重叠词。
- answer_text_with_window：答案文本及其上下文。
- bert_ner_overlap：BERT模型识别的命名实体。
使用该数据集时，建议进行数据预处理，包括文本分词、小写化、去除停用词和处理标点符号等特殊字符。此外，可以考虑从原始文本数据中提取有意义的特征以增强模型性能，如n-gram特征、词性标注或句法依赖关系。最后，应尝试不同的模型和架构以找到最适合的解决方案。
