问答质量评估数据集QuestionAnsweringQualityAssessment-adityaecdrid
数据来源：互联网公开数据
标签：问答系统, 文本分析, 质量评估, 机器学习, 自然语言处理, 深度学习, 模型训练, 预测
数据概述：
该数据集包含用于评估问答对质量的结构化数据，主要用于训练和测试问答质量评估模型。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间，可视为静态数据。
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，包括：问题提问者意图理解、问题主体批判性、问题会话性、问题期望简短回答、问题寻求事实、问题是否有公认答案、问题对他人的趣味性、问题自身的趣味性、问题多重意图、问题并非真正问题、问题寻求观点、问题类型选择、问题类型比较、问题类型结果、问题类型定义、问题类型实体、问题类型说明、问题类型流程、问题类型原因解释、问题类型拼写、问题书写质量、答案帮助性、答案信息水平、答案合理性、答案相关性、答案满意度、答案类型说明、答案类型流程、答案类型原因解释、答案书写质量。
数据格式：主要数据以CSV格式提供，另外包含pickle文件和PyTorch模型文件(.pt)。
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、机器学习和人工智能领域的学术研究，例如问答系统质量评估、文本情感分析、多模态信息融合等。
行业应用：为搜索引擎、智能客服、知识图谱等行业提供数据支持，特别是在提升问答准确性、用户满意度等方面。
决策支持：支持企业在构建和优化问答系统时进行数据驱动的决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解问答质量评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估问答质量预测模型，从而改进问答系统的性能，提升用户体验。
