文档关键词提取数据集Keywords-in-DocumentsDataset-hachemsfarecotrek
数据来源：互联网公开数据
标签：自然语言处理，文本分析，数据集，关键词提取，机器学习，信息检索，文本挖掘，数据科学
数据概述： 该数据集包含来自多个来源的文档数据，记录了文档及其对应的关键词信息。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文档，包括新闻文章，学术论文，网页内容等。
数据维度：数据集包括文档的文本内容，标题，关键词列表，文档类型，发布日期等变量。还包括文档的元数据和分类标签。
数据格式：数据提供为JSON格式，便于进行文本处理和分析。
来源信息：数据来源于多个公开的文档集合，如新闻数据库，学术期刊和网页爬取数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于自然语言处理，文本分析及信息检索等领域，特别是在关键词提取，文本分类及主题建模等技术任务中具有重要应用价值。
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：适用于自然语言处理，文本挖掘及信息检索等学术研究，如关键词提取算法的比较，文本分类模型的优化等。
行业应用：可以为新闻媒体，搜索引擎，内容管理系统等行业提供数据支持，特别是在文档索引，内容推荐和搜索优化方面。
决策支持：支持文档内容的快速分类和关键词提取，帮助企业和机构进行信息管理和决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理和文本挖掘课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分析和关键词提取技术。
此数据集特别适合用于探索文档内容的主题特征与关键词分布，帮助用户实现准确的关键词提取和文本分类，提升信息检索和内容管理的效率。
