科研论文多标签分类数据集-论文标题与摘要-20972篇论文-adefiqri12
数据来源：互联网公开数据
标签：科研论文,多标签分类,文本数据,机器学习,自然语言处理,计算机科学,物理学,数学,统计学,生物学,金融学,学术研究
数据概述：
本数据集旨在用于科研论文的多标签分类任务，主要基于论文的标题和摘要内容进行标签预测。数据集包含20972篇论文，每篇论文都可能被标记为多个类别。数据集包含6个不同的标签：计算机科学、物理学、数学、统计学、定量生物学和量化金融学。
数据集中，标签以列的形式呈现，每个标签列中，数值1表示该论文属于该标签类别，数值0表示不属于。每篇论文可以同时拥有多个标签。数据来自Analytics Vidhya Hackathon，为已清洗版本，仅包含训练数据集。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和实践场景，包括但不限于：多标签文本分类模型的训练与评估，例如使用深度学习模型（如Transformer、BERT等）进行论文分类；探索不同特征工程方法对分类效果的影响，如词袋模型、TF-IDF、word embeddings等；研究不同标签之间的关联关系，进行跨学科研究；为学术论文推荐系统提供数据支持；进行自然语言处理和机器学习相关的教学与实践。
