文本主题分析与嵌入数据集TextTopicAnalysisandEmbedding-pragunsrivastava
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分析, 主题建模, 文本嵌入, 自然语言处理, 机器学习, 词向量, 数据挖掘, 语义分析
数据概述：
该数据集包含经过处理的文本数据，主要记录了文本内容及其对应的主题、表示向量和相关统计信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据来源未明确，但文本内容涵盖广泛的工程、技术等领域，具有通用性。
数据维度：包括“document”（文本内容）、“topic”（主题编号）、“representation”（主题表示）、“probability”（主题概率）和“count”（文档计数）等字段，用于主题分析和文本表示。
数据格式：CSV格式，文件名为filtered_documents_with_representations_embedding-MiniLM_nrTopics-50_topWords-5_nNeighbors-15_minDist-.csv，便于数据分析和模型训练。
该数据集适合用于主题建模、文本嵌入、语义分析等自然语言处理任务。
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，例如主题发现、文本聚类、语义相似度计算等。
行业应用：可以为内容推荐、智能客服、舆情分析等行业提供数据支持，例如根据文本主题进行内容推荐，或通过主题分析进行舆情监测。
决策支持：支持企业进行市场调研、竞争分析，帮助理解用户需求和市场趋势。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习相关课程的教学案例，帮助学生理解文本分析和主题建模的原理。
此数据集特别适合用于探索文本内容与主题之间的关系，以及利用文本嵌入进行语义分析和相似度计算，从而实现对文本数据的深度理解和应用。
