问题相似度判断预处理数据集QuestionSimilarityPreprocessedDataset-longhainguyen
数据来源：互联网公开数据
标签：问题相似度, 文本预处理, 自然语言处理, 问答系统, 文本分类, 语义分析, 数据清洗, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自问答社区的问题数据，记录了问题及其预处理后的文本，用于评估问题之间的相似度。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但问题内容涵盖广泛主题，具有通用性。
数据维度：包括四个字段：
qid: 问题的唯一标识符；
question: 原始问题文本；
target: 标签，表示问题是否与其他问题相似（未提供具体定义，可能需要结合上下文理解）；
preprocessed_questions: 经过预处理（如去除停用词、词干提取等）后的问题文本。
数据格式：CSV格式，文件名为preprocessed_questions.csv，便于文本数据的分析和处理。
数据来源：数据来源于互联网问答平台，已进行预处理，方便后续的分析和模型构建。
该数据集适合用于文本相似度计算、问答系统构建、以及自然语言处理相关的研究。
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、文本挖掘等领域的学术研究，例如探索不同文本预处理方法对问题相似度判断的影响。
行业应用：可用于构建智能问答系统，改进搜索引擎的问答质量，或者用于内容推荐等。
决策支持：支持对用户提问进行分类和聚类，从而优化知识库管理，提高信息检索效率。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据，帮助学生理解文本预处理流程以及其在问题相似度判断中的作用。
此数据集特别适合用于研究不同预处理方法对问题相似度计算的影响，以及构建基于文本相似度的应用。
