文本与提示词相关性分析数据集Text-PromptRelevanceAnalysis-hajarhisham
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 自然语言处理, 提示词, 相关性分析, 数据标注, 机器学习, 文本匹配, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自互联网公开数据，记录了文本内容与提示词之间的相关性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源于全球范围内的文本数据，涵盖多种主题。
数据维度：数据集包括“text”（文本内容）、“prompt_name”（提示词名称）、“prompt_id”（提示词ID）和“label”（相关性标签，0表示不相关，1表示相关）四个字段。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：filtered_57k_related_with_prompt_name.csv（相关文本）和not_related_57k_related_with_prompt_name.csv（不相关文本），便于文本分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的文本语料库，并经过人工标注，以确定文本与提示词之间的相关性。
该数据集适合用于文本分类、相关性分析、自然语言处理等领域的研究和应用。
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、文本挖掘、信息检索等领域的学术研究，如文本与提示词匹配、语义相似度分析等。
行业应用：为搜索引擎优化（SEO）、内容推荐、智能问答系统等提供数据支持，特别是在提升文本相关性、优化搜索结果方面。
决策支持：支持企业在内容创作、市场营销等方面的决策，帮助理解用户需求，优化内容策略。
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，帮助学生和研究人员理解文本相关性分析的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索文本内容与提示词之间的关联，提升文本理解能力，帮助用户构建文本分类模型、优化信息检索效果。
