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license: mit
task_categories:
- question-answering
- text-generation
language:
- pt
tags:
- conversational
size_categories:
- 100K<n<1M
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# 📚 Dataset de Perguntas e Respostas por Tópico

Este repositório contém um dataset com **100.000 amostras** estruturadas para tarefas de **Processamento de Linguagem Natural (PLN)**, com foco em **perguntas temáticas e respostas desenvolvidas**.

## 📁 Estrutura dos Dados

Cada amostra é representada em formato JSON com os seguintes campos:

- `id` *(string)*: Identificador único da amostra (UUID).
- `topic` *(lista de strings)*: Lista com os tópicos abordados.
- `prompts` *(lista de strings)*: Conjunto de perguntas relacionadas ao tópico.
- `response` *(string)*: Resposta discursiva que contempla as perguntas propostas, escrita em linguagem natural.

### 🔍 Exemplo de Amostra

```json
{
  "topic": ["Time management"], 
 "prompts": ["Como posso organizar melhor meu tempo durante o dia?", "Quais estratégias posso usar para gerenciar meu tempo de forma mais eficaz?", "Você pode me dar dicas sobre como planejar meu dia para ser mais produtivo?", "O que você recomenda para melhorar a gestão do meu tempo?"], 
 "response": "Claro! Uma boa estratégia é começar o dia fazendo uma lista de tarefas. Por exemplo, você pode priorizar as atividades mais importantes e dividi-las em blocos de tempo. Isso ajuda a manter o foco. Eu costumo usar a técnica Pomodoro, onde trabalho por 25 minutos e depois faço uma pausa de 5 minutos. Assim, consigo manter a produtividade ao longo do dia. O que você acha de experimentar isso?", 
 "id": "7c93dfea-c544-4e60-b763-2878f4e02523"
}

```

## 🧠 Possíveis Aplicações

- Treinamento de modelos de geração de texto;
- Fine-tuning de LLMs em português;
- Tarefas de sumarização e compreensão de texto;
- Geração de respostas discursivas;
- Classificação temática;
- Estudos de coesão e coerência textual.

## 🗂️ Volume de Dados

- **Total de amostras**: 100.000
- **Idioma**: Português (Brasil)

## 📄 Licença

Este projeto está licenciado sob os termos da [Licença MIT](LICENSE).