数据集概述
本数据集整合了自然语言处理领域中用户意图建模在对话推荐系统应用的系统性文献综述结果，分析了近十年超一万三千篇论文，涵盖SVM、BERT等主流机器学习模型的优劣势及适用场景，包含跨行业应用案例、模型选择决策工具及学术案例研究结果。
文件详解
该数据集包含多个文件，具体说明如下：
- CSV格式文件（共7个）：
- User intent modeling - Phase 1.csv、Phase 2.csv、Phase 3.csv、Phase 4.csv、Phase 4.1.csv：阶段性文献分析数据，字段可能包含Assessor（评估者）、Accepted（是否接受）、URL（论文链接）、Title（标题）、Year（年份）、Research method（研究方法）、Evaluation method（评估方法）等
- User intent modeling - Datasets.csv：相关研究使用的数据集信息，包含URL（数据集链接）等字段
- User intent modeling - Definitions (models, features, quality attributes, evaluation models, etc.).csv：术语定义文件，涵盖模型、特征、质量属性、评估模型等概念的定义
- Excel格式文件：
- User intent modeling.xlsx：可能为综合数据汇总文件
- 压缩文件：
- User intent modeling.zip：压缩包文件，可能包含补充数据或文档
适用场景
- 对话推荐系统研究：辅助选择用户意图建模的机器学习模型
- 自然语言处理应用：分析用户意图建模在电商、医疗等领域的实践案例
- 学术文献综述：快速获取用户意图建模领域的研究脉络与热点
- 模型开发决策：利用决策模型指导特定场景下的模型选型
- 人工智能教育：作为NLP与推荐系统交叉领域的教学案例数据
