Data Structure ?
1.91M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
文脈：
インターネット上には関連する多くの公開データが存在しますが、何も集中管理されていません。仮に集中管理されていたとしても、人々がデータ操作や抽出にあまり精通していないため、インドの市民にはあまり役に立ちません。この問題の背後にある目的は、膨大なデータセットの中に深く入り込むことなく、インドの市民が知識や洞察を抽出できるようにすることです。
**評価：**
**「実験家」のためのデータチャットボット**
あなたの中の実験家たちにとって、これをもっと面白くしましょう。上記と同じことをやりましょうが、今回は自然言語処理（NLP）を使います。参加者には、より良いパフォーマンスのために開発されたインターフェースにNLPパッケージを組み込むことを推奨します。これに関するNLPの関連情報はRasa.aiで見つけることができますが、参加者が利用できる他の多くの方法やライブラリもあると思います。独自のルックアップテーブル/辞書を維持または構築することでも十分です。以下にいくつかのサンプル質問とその回答/アプローチを示します。
● 「教育の純入学者率」と入力すると、州のリストと各州の値が表示され、州をクリックすると、その州の地区とそれぞれの純入学者率が表示されるべきです。 アンダマン・ニコバル諸島：90.1％ アルナチャル・プラデーシュ州：90.22％ アンドラ・プラデーシュ州：78.48％ …
ダマン・ディウ連合邦：80.05％ ディウ：78.8％ ダマン：81.3％
などなど…
● 「アナントプルの農村地域における携帯電話を持つ家屋の割合」と入力すると、次のように返されるべきです： アナントプル：0.97％
● 「女子の識字率が男子の識字率よりも高い地区」と入力すると、次のように返されるべきです： メガラヤ州ジャインティア・ヒルズ地区 アンドラ・プラデーシュ州アナントプル地区
● 「アナントプルの就業人口の割合」と入力すると、次のように返されるべきです：
アナントプル：49.89％ 農村部：54.37％ 都市部：38.42％ 実装は重要ですが、全体的なアプローチと思考、および問題解決能力に鋭い焦点を当てることが、私たちが特に求めているものです。面白くてやりがいのあるインターフェースを期待しています。
このデータセットに関する詳細情報については、
[リンクをクリック][1]
[1]: https://jaano-india.hackerearth.com/
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