arXiv学术论文摘要分析数据集AcademicPaperAbstractAnalysisDataset-louise2001

数据来源：互联网公开数据

标签：学术论文, 摘要分析, 自然语言处理, 文本挖掘, 学术研究, 量子物理, 机器学习, 数据集

数据概述：该数据集包含来自arXiv预印本平台发布的学术论文数据，记录了论文的标题、摘要、分类信息、发布日期、唯一标识符以及DOI号。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从文件命名和数据内容来看，可能包含了不同时期的论文数据，需在使用时注意。地理范围：数据来源于arXiv平台，涵盖了全球范围内的学术研究成果，特别是物理学、数学、计算机科学等领域。数据维度：数据集包括“title”（论文标题）、“abstract”（论文摘要）、“categories”（论文分类）、“created”（发布日期）、“id”（论文唯一标识符）和“doi”（论文DOI号）等字段，可以用于多种文本分析和信息检索任务。数据格式：CSV格式，包含ArXiv.csv和ArXiv_old.csv两个文件，便于数据分析和处理。该数据集适合用于自然语言处理、文本挖掘、学术论文分析等领域的研究。

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：适用于自然语言处理、文本挖掘、信息检索等领域的学术研究，如论文摘要关键词提取、主题分类、情感分析、趋势分析等。行业应用：可以为学术出版、科研管理、知识发现等行业提供数据支持，特别是在论文推荐、学术搜索引擎、科研成果评估等方面。决策支持：支持科研机构和学术期刊进行研究方向分析、趋势预测，以及优化论文筛选和推荐策略。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本数据分析方法。此数据集特别适合用于探索学术论文的文本特征与研究主题之间的关系，帮助用户实现论文分类、主题识别、趋势分析等目标。