问答文本相似度分析嵌入数据集QuestionSimilarityAnalysisEmbeddingDataset-parthmshah1302
数据来源：互联网公开数据
标签：文本相似度, 问答匹配, 自然语言处理, 嵌入向量, 文本特征, 机器学习, 数据挖掘, 文本分类
数据概述：
该数据集包含经过处理的问答文本数据，用于评估问题之间的语义相似度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，可视为通用文本数据。
数据维度：数据集包括“qid”（问题ID）、“question_text”（问题文本）、“target”（相似度标签，0代表不相似，1代表相似）以及多个文本特征，如“num_words”（单词数量）、“num_unique_words”（去重后单词数量）、“len_text”（文本长度）、“len_char_question_text”（字符长度）、“len_word_question_text”（单词长度）、“num_stopwords”（停用词数量）、“common_words”（常用词数量）、“len_mean_words”（平均单词长度）、“skew_question_text_vec”（文本向量的偏度）、“kur_question_text_vec”（文本向量的峰度）、“cosine_distance”（余弦距离）、“jaccard_distance”（杰卡德距离）、“euclidean_distance”（欧氏距离）等。
数据格式：CSV格式，文件名为embedtfidf.csv，便于数据分析和模型训练。数据已进行特征工程，包含多种文本统计特征和嵌入向量计算的距离度量。
该数据集适合用于文本相似度计算、问答系统构建和自然语言处理模型的训练与评估。
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、文本挖掘等领域的学术研究，如问题重复检测、语义相似度计算、文本分类等。
行业应用：可用于构建智能问答系统、搜索引擎、信息检索系统等，提升用户体验和信息获取效率。
决策支持：支持企业进行文本内容分析、用户反馈分析，辅助市场调研和产品优化。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实践素材，帮助学生理解文本特征提取、相似度计算等核心概念。
此数据集特别适合用于探索不同文本特征对问题相似度判定的影响，以及评估各种距离度量方法的效果，有助于优化文本相似度模型，提高问答系统的准确性。
