文本相似度增强训练数据集TextSimilarityAugmentedTrainingData-trnhthilinh
数据来源：互联网公开数据
标签：文本相似度, 数据增强, 自然语言处理, 文本匹配, 语义分析, 数据集构建, 机器翻译, 文本对比
数据概述：
该数据集包含经过数据增强处理的文本对，用于训练文本相似度模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确限定，适用于通用的文本相似度分析场景。
数据维度：包括文本对的ID、标签、原始文本、增强文本以及词汇重叠度等信息。具体字段包括：Und, label, id_1, id_2, text_1 (原始文本), text_2 (增强文本), words_1 (原始文本分词), words_2 (增强文本分词), words_overlap (词汇重叠率), augment (增强类型)。
数据格式：CSV格式，包含两个文件， train_df_augmented.csv 和 train_df_augmented_parrot.csv。
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领域的文本相似度、文本匹配、语义理解等研究，以及数据增强方法的研究。
行业应用：为信息检索、问答系统、机器翻译、文本摘要等应用提供训练数据支持，提升模型的鲁棒性和泛化能力。
决策支持：支持基于文本分析的决策支持系统，例如舆情分析、市场调研等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据集，帮助学生理解数据增强技术，并构建文本相似度模型。
此数据集特别适合用于探索不同增强方法对文本相似度模型的影响，以及评估模型在不同文本对上的性能表现，从而提升文本处理任务的效果。
