文本摘要困惑度评估数据集TextSummarizationPerplexityEvaluation-deveshloungani
数据来源：互联网公开数据
标签：文本摘要, 困惑度, 自然语言处理, 评估, 机器学习, 文本分析, 摘要质量, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自法律判决书的文本摘要与困惑度评估数据，用于评估不同摘要方法的质量。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集。
地理范围：数据来源于法律判决书，未限定具体国家或地区。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（序号），“Document”（原始法律判决书文本），“abstractive”（抽象式摘要），“extractive”（抽取式摘要），“extractive_perplexities”（抽取式摘要的困惑度）五个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为extractive_perplexities.csv，便于数据分析与处理。
该数据集特别适用于评估不同摘要方法，尤其侧重于抽取式摘要的困惑度分析。
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、文本摘要、机器翻译等领域的研究，如摘要质量评估、困惑度与摘要效果的关系分析等。
行业应用：可以为法律科技公司、信息检索系统提供数据支持，用于改进摘要算法、优化信息呈现。
决策支持：支持在法律领域进行文本信息处理，提高信息检索和分析的效率。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据，帮助学生深入理解摘要技术和评估方法。
此数据集特别适合用于探索摘要困惑度与摘要质量之间的关系，帮助用户优化摘要算法，提升信息检索的准确性和效率。
