科研论文数据集引用关系识别与标注数据集ResearchPaperDatasetCitationRelationshipIdentificationandAnnotation-firozkumarlcnfdxxttr
数据来源：互联网公开数据
标签：论文引用, 文本标注, 信息抽取, 自然语言处理, 学术研究, 数据集构建, 机器学习, 知识图谱
数据概述：
该数据集包含来自学术论文的数据，记录了论文标题、数据集标题、数据集标签以及清洗后的数据集标签，并提供了JSON格式的标注文件。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态学术语料数据集。
地理范围：数据来源于全球范围内的学术论文，涵盖多个研究领域。
数据维度：数据集包括“Id”（论文唯一标识符），“pub_title”（论文标题），“dataset_title”（数据集标题），“dataset_label”（数据集标签）和“cleaned_label”（清洗后的数据集标签）等字段。此外，还包含大量JSON文件，其中存储了与论文相关的详细标注信息。
数据格式：数据集主要以CSV和JSON两种格式提供，其中train.csv和sample_submission.csv为CSV格式，JSON文件包含详细的标注信息，便于进行文本处理和信息抽取任务。
来源信息：数据来源于公开的学术论文，并经过了标注和清洗处理。
该数据集适合用于学术论文引用关系识别、数据集标注和知识图谱构建等研究。
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、信息抽取、文本挖掘等领域的学术研究，如论文引用分析、数据集识别、学术知识图谱构建等。
行业应用：可以为学术搜索引擎、论文推荐系统、科研管理平台等提供数据支持，尤其在提升论文检索准确性、优化推荐算法等方面具备实用性。
决策支持：支持科研机构和高校进行学术资源管理、科研成果评估，促进科研合作与交流。
教育和培训：作为自然语言处理、信息抽取等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解学术论文分析与处理。
此数据集特别适合用于探索论文引用关系、数据集识别的规律，帮助用户实现自动化信息抽取、构建学术知识图谱等目标。
