中文文本摘要评估数据集AACLSumEvalCombinedData-shantanupatankar
数据来源：互联网公开数据
标签：文本摘要评估，自然语言处理，数据集，机器学习，信息检索，学术研究，语言学，文本分析
数据概述：该数据集来自ACL（计算语言学协会）的SumEval评估项目，收录了中文文本摘要的评估数据，适用于文本摘要质量和性能的评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据涵盖了多个来源，包括新闻，学术论文，新闻报道等。
数据维度：数据集包括原文，参考摘要，系统生成摘要以及评估分数，涵盖多个评估指标，如流畅性，覆盖度，一致性等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于ACL SumEval项目的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于自然语言处理，机器学习及信息检索等领域，特别是在文本摘要评估，自动摘要生成及评估模型训练等方面具有重要应用价值。
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：适用于文本摘要质量评估，自动摘要生成技术及评估模型训练等研究，如不同摘要算法的性能比较，评估指标优化等。
行业应用：可以为新闻，学术出版等行业提供数据支持，特别是在自动摘要生成与评估方面。
决策支持：支持文本摘要技术的研发与优化，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为自然语言处理和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本摘要技术及评估方法。
此数据集特别适合用于探索文本摘要评估的规律与趋势，帮助用户实现准确的摘要评估，优化摘要生成技术，提高信息检索和内容分析效率。
