游戏规则文本编码数据集_Game_Rule_Text_Encoding_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏规则, 文本编码, DeBERTa, 预训练模型, 文本特征, 数据集, 机器学习, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含游戏规则文本的编码数据，记录了游戏规则文本经过DeBERTa模型处理后生成的特征向量。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围取决于游戏规则的适用范围，通常为全球通用或特定区域/国家的游戏规则。
数据维度：数据集包含“GameRulesetName”（游戏规则集名称）以及DeBERTa模型生成的159个特征向量“deberta_ER0”至“deberta_ER159”。
数据格式：CSV格式，文件名为df_train_rules_encode.csv，方便进行特征分析和模型训练。
来源信息：数据经过DeBERTa模型编码处理，模型参数信息存储在deberta_v3_small_saved文件夹中，包括配置文件、模型权重、词汇表等。
该数据集适合用于游戏规则的文本分析、特征提取、以及基于文本特征的分类与预测任务。
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：适用于游戏规则文本的语义分析、游戏规则之间的相似度计算、以及规则的自动分类等研究。
行业应用：可用于游戏内容分析、游戏推荐系统、游戏规则搜索，以及游戏AI的开发。
决策支持：支持游戏设计和开发团队进行游戏规则的优化、版本迭代，以及玩家行为分析。
教育和培训：可作为自然语言处理、机器学习、游戏设计等相关课程的实训素材，帮助学生理解文本编码和特征提取。
此数据集特别适合用于探索游戏规则文本的内在结构和关联，帮助用户构建游戏规则的知识图谱，提升游戏理解和决策能力。
