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百科类问答JSON版本数据集-baike-qa2019

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简介：
百科类问答JSON版本数据集-baike-qa2019包含丰富多样的问题及其标准答案，以JSON格式存储，旨在促进信息检索与智能问答系统的开发和研究。 本数据集包含150万个预先过滤过的高质量百科类问题及答案。整个数据集中共有492个类别，其中频率达到或超过10次的有434个。 **数据集介绍** 背景描述：该数据集涵盖了多种百科知识领域的问题与解答，适用于智能问答机器人的训练项目等应用场景。 **数据说明** - **root:** 包含5项 - qid: qid_5982723620932473219 - category: 教育科学-理工学科-地球科学 - title: 人站在地球上为什么没有头朝下的感觉？ - desc: - answer：由于地面上的重力作用总是指向球心，因此只要头部远离球心，人们就会感到头部向上。 该数据集来源于公开的数据源。

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  • 百科类问答JSON版本数据集-baike-qa2019
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    百科类问答JSON版本数据集-baike-qa2019包含丰富多样的问题及其标准答案，以JSON格式存储，旨在促进信息检索与智能问答系统的开发和研究。 本数据集包含150万个预先过滤过的高质量百科类问题及答案。整个数据集中共有492个类别，其中频率达到或超过10次的有434个。 **数据集介绍** 背景描述：该数据集涵盖了多种百科知识领域的问题与解答，适用于智能问答机器人的训练项目等应用场景。 **数据说明** - **root:** 包含5项 - qid: qid_5982723620932473219 - category: 教育科学-理工学科-地球科学 - title: 人站在地球上为什么没有头朝下的感觉？ - desc: - answer：由于地面上的重力作用总是指向球心，因此只要头部远离球心，人们就会感到头部向上。 该数据集来源于公开的数据源。
     
  • 维基百科问答数据集合
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    维基百科问答数据集合是由一系列基于维基百科内容构建的问题与答案组成的数据集，广泛应用于自然语言处理和机器学习研究中。 该文件包含了维基百科的百科问答数据，包括问题及其对应答案，并以Json格式保存。此文件适合用于机器学习算法的训练和测试等工作。
     
  • 百度百科百万规模的问答数据集
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    百度百科问答数据集包含海量关于百科词条的提问与回答对，是研究搜索引擎理解、自动问答系统的重要资源。 从百度百科词条知识库中爬取的百万条百科知识可以用于自然语言处理、QA问答、知识图谱、实体识别、关系抽取等技术研究。
     
  • 百度问答数据集合超百万条记录
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  • 鸟类百科知识图谱CSV数据集
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    《鸟类百科知识图谱CSV数据集》是一份详细记录了各类鸟类信息的数据集合，内容涵盖分类学、生态习性等多方面，旨在为研究者提供便捷的研究资料。 本项目知识来源于中国环境与发展国际合作委员会生物多样性工作组补充的《中国鸟类野外手册》电子版，该手册以CHM文件格式存储。这种格式是微软于1998年推出的基于HTML特性的帮助文档系统，可以理解为打包后的HTML文件。通过解析CHM文件，可以获得其中的HTML文本，并利用爬虫技术和正则表达式从中抽取信息。最终获取了包含1251种鸟类的信息，包括所属目、科和属分类、具体描述、虹膜颜色、嘴色、脚色、叫声特点、分布范围与状况以及习性等详细知识。
     
  • CK+数据集（分类版）（百度网盘）
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    CK+数据集（分类版）为百度网盘资源，包含丰富的人类面部表情图像，适用于科研和教育目的，涵盖多种基本情感表达。 CK+数据集包含八个分类整理好的表情图片文件夹：angry（愤怒）、contempt（轻蔑）、disgust（厌恶）、fear（恐惧）、happy（快乐）、neutral（中性）、sad（悲伤）和surprise（惊讶）。每个文件夹分别有135、54、177、75、207、123、84以及249张裁剪好的人脸图片，每张图片尺寸为48×48。
     
  • 关于法律类问答的文本数据
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    这段文本数据包含了各类法律问题和对应的解答，旨在为用户提供专业的法律咨询服务。通过分析这些问答内容，可以更好地理解用户在寻求何种类型的法律帮助以及他们的问题集中在哪些领域。 法律类问答数据可用于进行法律问题分类训练等相关任务。
     
  • 百家姓来源JSON数据.json
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    《百家姓来源》是一个包含中国常见姓氏起源、变迁等信息的数据文件，以JSON格式存储，便于计算机处理和分析。 百家姓起源的JSON数据提供了关于中国姓氏的历史和来源的信息。这些数据可以帮助人们了解自己的家族背景以及各个姓氏的文化意义和发展历程。通过这种形式的数据组织方式，用户可以更方便地查询和研究与特定姓氏相关的详细信息。
     
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  • 问题与答案数据集
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    问题与答案数据集汇集了丰富的问题及其对应解答，旨在为自然语言处理研究提供支持，涵盖广泛的主题和领域。 有关电子教材的问答数据集可以用于简单的问答系统的机器学习和深度学习训练；该数据集中包含3000多条记录。