论文引用关系上下文分析数据集PaperCitationContextAnalysis-vuthiminhthu
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, 引文分析, 文本分类, 机器学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自学术论文的引用关系数据，记录了论文之间的引用上下文信息，可用于分析论文间的相互关系与研究主题的演进。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可以理解为是论文引用关系的静态快照。
地理范围：数据来源未明确地域限制，理论上涵盖全球范围内的学术论文。
数据维度：
number：引用关系的编号；
cite_id：被引论文的唯一标识符；
citing_title：引用论文的标题；
cited_title：被引论文的标题；
citation_context：引用论文中引用被引论文的上下文片段；
citation_class_label：引用关系的类别标签（如方法引用、背景引用等）；
gpt_abstract：GPT生成的摘要；
cited_sentence：被引论文的句子；
sid：句子id。
数据格式：CSV格式，包含train_doc_with_sentences.csv和scisumnet_doc_with_sentences.csv两个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于论文引用数据，并对引用上下文进行了标注和处理。
该数据集适合用于学术论文引用关系分析、文本分类和自然语言处理研究。
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分析、引文分类、学术影响力评估等研究，以及探索不同研究方向的演变和关联。
行业应用：为学术搜索引擎、论文推荐系统、科研管理平台提供数据支持，尤其在提升论文检索的准确性和个性化推荐方面。
决策支持：支持科研管理部门对研究趋势的分析，以及对科研项目立项和评估提供数据支撑。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学术论文的引用关系和文本分析方法。
此数据集特别适合用于分析论文引用上下文的特征，预测论文间的引用关系，以及探索学术领域的发展趋势，帮助用户实现对学术论文的深度理解和知识发现。
