深度学习领域预处理器数据集FDL-arXivPreprocessedDataset-martabrasola
数据来源：互联网公开数据
标签：深度学习，预处理器，数据集，学术论文，机器学习，自然语言处理，数据挖掘，人工智能
数据概述： 该数据集包含来自arXiv开放获取学术平台上的深度学习领域学术论文数据，经过预处理和清洗。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的学术论文，主要来源于arXiv平台上的公开文献。
数据维度：数据集包括论文的标题、摘要、关键词、作者、发布年份、分类标签等变量。部分数据还包含论文的全文文本和引用信息。
数据格式：数据提供为CSV和JSON格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于arXiv平台的开放数据集，已进行标准化、清洗和预处理。
该数据集适合用于深度学习、自然语言处理及数据挖掘等领域的研究和应用，特别是在学术论文分类、关键词提取和主题建模等技术任务中具有重要价值。
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：适用于深度学习、自然语言处理及学术论文分类等学术研究，如论文主题分类、关键词提取、作者合作关系分析等。
行业应用：可以为学术研究机构、高校和企业提供数据支持，特别是在学术论文管理、研究方向分析和成果评估等方面。
决策支持：支持学术研究方向的确定、论文发表策略的优化以及研究资源的合理配置。
教育和培训：作为数据科学、人工智能及深度学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学术论文处理和分析技术。
此数据集特别适合用于探索深度学习领域的研究趋势与热点，帮助用户实现学术论文的自动化处理与分析，促进学术研究和知识发现。
