科学论文引用关系与摘要分析数据集ScientificPaperCitationandAbstractAnalysisDataset-eunjungham
数据来源：互联网公开数据
标签：论文引用, 文本摘要, 自然语言处理, 机器学习, 文本分析, 科学文献, 引用关系, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自科学论文的数据，记录了论文之间的引用关系以及对应的摘要信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，反映论文引用与摘要的结构化信息。
地理范围：数据未限定具体地理范围，涵盖了科学论文的引用和摘要内容。
数据维度：数据集包含多个字段，如refer_id（引用论文ID）、cite_id（被引用论文ID）、refer_sids（引用论文的句子ID）、refer_text（引用论文的文本）、cite_sids（被引用论文的句子ID）、cite_text（被引用论文的文本）、refer_text_tfidf（引用文本的TF-IDF特征）等，提供了丰富的文本和结构化信息，便于进行深入分析。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个文件，如test_encoded_datacsv、train_preprocessed_datacsv等，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于科学论文，并经过了预处理和特征提取，例如文本的TF-IDF特征提取。
该数据集适合用于科学论文引用关系的研究、文本摘要的分析以及构建文本分类、信息检索等模型。
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、信息检索、文献计量学等领域的学术研究，例如论文引用关系分析、自动摘要生成、学术论文推荐等。
行业应用：可以为学术搜索引擎、文献管理系统、科研成果评价系统等提供数据支持，例如改进论文检索的准确性、提高推荐的个性化程度。
决策支持：支持科研机构和学术期刊进行论文质量评估、学术趋势分析，以及优化论文发表和传播策略。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘等课程的实训材料，帮助学生理解论文引用关系、掌握文本特征提取和建模方法。
此数据集特别适合用于探索论文引用模式，分析摘要内容，以及构建基于引用的学术推荐系统，帮助用户深入理解科学文献的结构和关系。
