科学论文与新闻稿匹配数据集-chenxinye
数据来源：互联网公开数据
标签：科学,论文,新闻,匹配,自然语言处理,文本分析,科研,媒体,标题,摘要
数据概述：
本数据集旨在促进科学论文与新闻稿之间的匹配研究。它包含两类主要数据：科学论文信息和新闻稿信息。数据集由训练集和测试集组成，其中训练集提供了论文与新闻稿之间的匹配关系，测试集则用于评估匹配模型的性能。
训练集包括：
* press_train.csv：新闻稿信息，包含以下字段：
* press_id：新闻稿的唯一标识符。
* press_headline：新闻稿的标题。
* press_org：发布新闻稿的机构。
* press_text：新闻稿的文本内容。
* paper_train.csv：科学论文信息，包含以下字段：
* paper_id：论文的唯一标识符。
* paper_title：论文的标题。
* paper_journal：论文发表的期刊。
* paper_authors：论文作者信息，作者之间用逗号分隔。
* match.csv：匹配结果，包含以下字段：
* paper_id：论文的ID。
* press_id：与该论文匹配的新闻稿的ID。
测试集包括：
* press_test.csv：测试新闻稿信息，与press_train.csv具有相同的字段。
* paper_test.csv：测试论文信息，与paper_train.csv具有相同的字段。
数据用途概述：
该数据集主要用于以下研究和应用场景：
* 自然语言处理（NLP）模型的训练和评估，特别是用于文本匹配、信息检索和摘要生成的模型。
* 研究科学论文与新闻稿之间的关系，探索科学传播的规律。
* 开发自动化的新闻稿生成系统，用于推广科学研究成果。
* 构建科学知识图谱，连接论文与新闻报道，促进知识的传播与理解。
* 参与者需要根据新闻稿，匹配出最相关的三篇论文。
