数据集概述
本数据集来自巴西坎皮纳斯州立大学（Unicamp）机构知识库，包含40篇科学文献的人工标引与AI标引对比数据。通过单份Excel文件呈现，分为人工主题标引表和AI可持续发展目标（SDGs）自动分类表，可用于比较人工与AI元数据的概念一致性、术语相关性及分类准确性。
文件详解
- 文件名称：
dataset_automatic_indexing_SDG_IAGeratemas.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：
subjects_dataset工作表：记录Unicamp图书馆系统馆员为40篇科学文献手动分配的主题术语，包含文献标识及人工标引的主题字段。sdgs_dataset工作表：记录基于Google Gemini模型的生成式AI工具为相同文献自动分配的可持续发展目标（SDGs）标签，包含文献标识及AI生成的SDG分类字段。
数据来源
巴西坎皮纳斯州立大学（Unicamp）机构知识库
适用场景
- 学术元数据质量评估：对比人工与AI标引的术语相关性、概念一致性及分类准确性。
- 图书馆工作流优化：分析AI在学术资源主题标引中的应用潜力与局限性，为图书馆自动化标引流程提供参考。
- AI分类模型评估：以人工标引为基准，评估基于Google Gemini模型的SDG自动分类工具性能。
- 可持续发展目标研究：通过AI生成的SDG标签，分析学术文献与联合国可持续发展目标的关联度。
