期刊引用数据命名实体识别数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：期刊引用,命名实体识别,学术文献,数据结构化,数据库管理,研究分析,数据集成,机器学习,数字图书馆,学术网络
数据概述：
本数据集旨在从非结构化的学术期刊引用文本中提取和结构化各种关键信息，包括文章标题、作者姓名、期刊名称和出版年份。这些引用通常以连续文本的形式呈现，包含多个元素，虽然对人类读者来说易于理解，但对于计算机分析和数据管理却构成了挑战。数据集通过精准识别和分离引用文本中的各个元素，将其转换为结构化的JSON格式，从而为数据库管理、研究分析、数据集成、机器学习应用以及数字图书馆和学术网络的建设提供了支持。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，包括数据库管理、研究分析、数据集成、机器学习应用和数字图书馆建设。对于数据库管理，结构化的数据可以更高效地存储、检索和管理大量学术文献。研究人员可以利用结构化数据进行元分析或文献综述，自动化并简化信息收集过程。此外，结构化的期刊引用数据可以与其他数据集集成，用于更全面的学术研究。在机器学习领域，结构化数据对于训练模型执行引文分析、识别学术研究趋势或构建学术论文推荐系统至关重要。对于数字图书馆和在线目录，结构化数据能够提升搜索功能、筛选选项和用户界面的友好性。学术网络平台如ResearchGate和Google Scholar可以利用结构化数据增强引文网络，提供更准确和详细的信息。
举例：
该数据集中的一个示例引用为：“Smith, J., Doe, A., & Brown, M. (2020). Understanding Machine Learning Techniques. Journal of Artificial Intelligence, 45(3), 123-156。”经过处理后，数据集将提取并结构化为以下JSON格式：
{
"title": "Understanding Machine Learning Techniques",
"authors": ["Smith, J.", "Doe, A.", "Brown, M."],
"journal": "Journal of Artificial Intelligence",
"year": 2020,
"volume": 45,
"issue": 3,
"pages": "123-156"
}
