自助文章问题解决与建议数据集-greatcodes
数据来源：互联网公开数据
标签：自助,健康,移民,个人护理,问题解决,建议,文本分类,信息检索,内容分析,文本摘要
数据概述：
本数据集包含一系列自助文章，涵盖健康、移民、个人护理等多个主题。每篇文章都详细介绍了相关问题以及潜在的解决方案，并提供了实用技巧和注意事项。数据集包含19918篇文章，格式为结构化文本数据，语言为英语。
数据用途概述：
该数据集适用于文本分类、信息检索、内容分析、文本摘要和检索增强生成等多种任务。研究人员可以利用此数据构建自助文章推荐系统，帮助用户快速找到解决问题的方案；开发者可以利用此数据训练聊天机器人，为用户提供个性化的建议和支持；教育工作者可以利用此数据进行自然语言处理相关的教学和研究。
数据集结构：
数据集中的每篇文章都包含以下字段：
ID：文章的唯一标识符
title：自助文章的标题
intro：问题的简要介绍
summary：解决方案的详细摘要
warnings：与建议相关的注意事项列表
tips：其他实用技巧列表
is_expert：布尔值，表示文章是否由专家撰写
num_votes：收到的投票数量
percent_helpful：认为文章有帮助的用户百分比
page_content：文章的全文
示例条目：
{
"ID": 0,
"title": "如何去除胸部的痤疮疤痕",
"intro": "你已经有效地治疗了身体痤疮，现在你的胸部留下了残留的疤痕...",
"summary": "要去除胸部的痤疮疤痕，首先用过氧化苯甲酰清洁剂清洗你的胸部...",
"warnings": ["除非你不再长痤疮，否则不要尝试去除你的痤疮疤痕...", ...],
"tips": ["预防痤疮疤痕比消除痤疮疤痕容易得多..."],
"is_expert": true,
"num_votes": 30,
"percent_helpful": 78,
"page_content": " 介绍\n你已经有效地治疗了身体痤疮，现在你的胸部留下了残留的疤痕..."
}
数据集创建：
来源：
数据集似乎来源于一个自助网站或平台。在提供的示例中未指定确切的来源。
数据收集过程：
未提供有关数据收集过程的信息。这些文章很可能由专家或自助平台的贡献者撰写，然后被结构化为这种数据集格式。
数据预处理：
数据已进行了一些预处理：
结构化为特定字段（标题、介绍、摘要等）
注意事项和技巧已被提取到单独的列表中
HTML 或 markdown 格式已保留在 page_content 字段中
使用数据时的注意事项：
社会影响：
该数据集可用于开发提供自助建议的 AI 系统，从而可能改善许多人获取有用信息的机会。但是，应注意确保任何基于此数据的 AI 系统不会取代专业的医疗或法律建议。
偏见讨论：
数据集可能反映原始文章中存在的文化或社会偏见。
is_expert 字段和 percent_helpful 指标可能会引入受欢迎程度偏差。
内容可能偏向于某些人口群体或文化。
其他已知限制：
样本量很小（2 篇文章），可能无法代表完整的数据集。
无法保证医疗和法律建议的准确性和时效性。
附加信息：
数据集策展人：
在示例中未提供有关数据集策展人的信息。
许可信息：
在示例中未提供许可信息。用户应检查原始来源，以获取任何适用的许可证或使用限制。
引用信息：
根据提供的示例，引用信息不可用。
贡献：
欢迎对扩展或改进此数据集卡做出贡献。请提交拉取请求或提出问题以讨论潜在的更改。
