科研论文引用关系数据集_Research_Paper_Citation_Relation
数据来源：互联网公开数据
标签：论文引用, 学术研究, 文本分析, 自然语言处理, 知识图谱, 数据挖掘, 文本匹配, 数据集构建
数据概述：
该数据集包含来自学术研究领域的文本数据，记录了科研论文的标题、摘要以及它们之间的引用关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为用于分析学术论文引用关系的静态语料。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但数据内容涉及黎巴嫩等地的研究，以及全球范围内的ICT技术与就业研究。
数据维度：数据集包含多个字段，包括论文的唯一标识符（Id）、标题（pub_title）、所属数据集标题（dataset_title）、数据集标签（dataset_label）、清洗后的标签（cleaned_label）和论文正文文本（text）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv、train_data.csv和eval.csv，便于文本分析和处理。数据已进行初步的结构化，便于后续的分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的学术研究或相关数据集，数据已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于自然语言处理、文本挖掘和知识图谱构建等领域的研究。
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：适用于学术论文引用关系、文本相似度分析、主题建模等研究，例如探索不同研究领域之间的关联，分析特定主题的演进过程。
行业应用：可以为学术搜索引擎、文献推荐系统等提供数据支持，提高信息检索和知识发现的效率。
决策支持：支持科研管理部门评估科研成果的影响力，优化科研资源的配置，以及帮助科研人员追踪研究进展。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解文本分析方法。
此数据集特别适合用于探索论文之间的引用关系，分析学术论文的文本特征，并构建知识图谱，从而实现对学术文献的深入分析和理解。
