论文引用关系与摘要分析数据集PaperCitationandAbstractAnalysisDataset-vuthiminhthu
数据来源：互联网公开数据
标签：论文引用, 学术研究, 自然语言处理, 文本分析, 摘要生成, 文本分类, 引用上下文, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自学术论文的引用关系和摘要信息，记录了论文之间的引用关系、引用上下文以及GPT生成的摘要。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态学术文献集合。
地理范围：数据未限制地域，涵盖了全球范围内的学术论文。
数据维度：包括引用编号（cite_id）、引用标题（citing_title）、被引标题（cited_title）、引用上下文（citation_context）、引用句子（citing_sentence）、句子ID（sid）、引用类别标签（citation_class_label）和GPT生成的摘要（gpt_abstract）等字段。
数据格式：CSV格式，包含 train_doc_with_sentences.csv, scisumnet_doc_with_sentences.csv, test_doc_with_sentences.csv 三个文件，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于学术论文，并对引用关系和摘要进行了整理。
该数据集适合用于学术论文引用分析、摘要生成、文本分类等研究。
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、信息检索、文本挖掘等领域的学术研究，如引用关系预测、摘要质量评估、论文推荐等。
行业应用：可为学术搜索引擎、论文管理系统、科研辅助工具提供数据支持，尤其是在提升文献检索效率和学术信息挖掘方面。
决策支持：支持学术机构和科研人员的文献调研、研究方向选择和学术成果评估。
教育和培训：作为自然语言处理、信息检索等相关课程的实训数据，帮助学生理解论文引用关系和摘要生成技术。
此数据集特别适合用于探索论文引用模式、评估摘要生成模型的性能，并促进学术交流与知识传播。
