机器学习论文摘要分析数据集_Machine_Learning_Paper_Abstract_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 论文分析, 自然语言处理, 文本摘要, 学术研究, 数据挖掘, 文本分类, 知识图谱
数据概述：
该数据集包含来自学术论文的数据，记录了机器学习领域论文的摘要信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一个静态的论文摘要集合。
地理范围：数据来源于全球范围内的学术研究，涵盖了机器学习领域的广泛主题。
数据维度：包括“id”（论文唯一标识符）、“doi”（数字对象标识符，部分论文提供）、“title”（论文标题）、“abstract”（论文摘要）、“categories”（论文所属领域分类）和“update_date”（更新日期，部分论文提供）等字段。
数据格式：提供CSV和Feather两种格式，CSV文件名为filtered_data.csv，Feather文件名为filtered_data.feather，方便数据分析和不同工具的兼容性。
该数据集适合用于机器学习论文的文本分析、主题建模和摘要生成等研究，也适用于构建学术知识图谱。
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、机器学习和信息检索等领域的学术研究，如论文主题分析、摘要生成、关键词提取、领域分类等。
行业应用：为科研机构、学术出版商提供数据支持，用于论文推荐、学术趋势分析、文献管理等。
决策支持：支持科研项目立项、研究方向选择和学术资源配置，帮助研究人员快速了解研究前沿。
教育和培训：作为机器学习和自然语言处理课程的实训数据，帮助学生和研究人员实践文本分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索机器学习论文的语义特征与领域分布，帮助用户实现学术论文的快速检索、主题发现和趋势分析，并提升对学术文献的理解和应用能力。
