问答系统答案质量评估数据集QuestionAnsweringSystemAnswerQualityEvaluationDataset-halcyon0811
数据来源：互联网公开数据
标签：问答系统, 答案质量, 文本评估, 自然语言处理, 机器学习, 标注数据, 语义分析, 文本理解
数据概述：
该数据集包含来自问答系统的答案质量评估数据，记录了对问答系统生成的答案进行多维度评估的指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态评估数据。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用问答场景。
数据维度：数据集包含多个评估维度，涵盖问题和答案的多个方面，包括：qa_id（问题唯一标识符），question_asker_intent_understanding（提问者意图理解），question_body_critical（问题内容关键性），question_conversational（问题对话性），question_expect_short_answer（期望简短回答），question_fact_seeking（问题寻求事实），question_has_commonly_accepted_answer（问题是否有公认答案），question_interestingness_others（问题对他人的趣味性），question_interestingness_self（问题对自身的趣味性），question_multi_intent（问题多重意图），question_not_really_a_question（并非真正的问题），question_opinion_seeking（问题寻求观点），question_type_choice（问题类型选择），question_type_compare（问题类型比较），question_type_consequence（问题类型结果），question_type_definition（问题类型定义），question_type_entity（问题类型实体），question_type_instructions（问题类型指令），question_type_procedure（问题类型流程），question_type_reason_explanation（问题类型原因解释），question_type_spelling（问题类型拼写），question_well_written（问题书写质量），answer_helpful（答案帮助性），answer_level_of_information（答案信息量），answer_plausible（答案合理性），answer_relevance（答案相关性），answer_satisfaction（答案满意度），answer_type_instructions（答案类型指令），answer_type_procedure（答案类型流程），answer_type_reason_explanation（答案类型原因解释），answer_well_written（答案书写质量）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于评估问答系统答案质量的场景，包含对问题和答案的多种评估维度。该数据集适合用于构建答案质量评估模型，并进行相关研究。
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、信息检索、问答系统等领域的研究，如答案质量评估、问题理解、语义分析等。
行业应用：为搜索引擎、智能助手、知识库等提供数据支持，特别是在提升答案质量、优化用户体验方面。
决策支持：支持问答系统开发团队对模型性能进行评估和改进，以提升系统在实际应用中的表现。
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答案评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估答案质量预测模型，帮助用户提升问答系统的性能，改进用户体验。
